Caging in Time: A Framework for Robust Object Manipulation under Uncertainties and Limited Robot Perception

要約

実世界での物体操作は、物理的な不確定性や知覚の限界によって、一般的に困難なものとなっている。効果的な戦略として、ケージング構成に基づくマニピュレーションフレームワークはロバストな解決策を提供することに成功しているが、複数のロボットの可用性、広範囲に分散した接触、ロボットや物体の特定の形状などの厳しい要件のため、広く適用できるものではない。 本研究では、これまでのセンサレスマニピュレーションのアイデアと不確実性ハンドリングのアプローチを基に、1台のロボットがタスクに従事している状態でもケージングコンフィギュレーションを形成できるようにする、Caging in Timeと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。このコンセプトは、ケージングは物体の動きを拘束する必要がある一方で、ケージの一部だけがいかなる瞬間にも物体と積極的に接触しているという洞察を活用する。このように、エンド・エフェクタの構成を戦略的に切り替え、時間内に折りたたむことで、必要なときに必要な部分がアクティブになるケージを形成する。 我々は、準静的かつ動的な操作タスクに我々のアプローチを適用し、幾何学ベースやエネルギーベースのケージを含む一般的なケージ形成において、時間内ケージ化が実現可能であることを示す。実験により、物体の形状や物理的特性に関する詳細な知識や、操作状態に関するリアルタイムの正確なフィードバックを必要とせず、オープンループでロバストかつ正確な操作が可能であることを示す。効果的でロバストなオープンループ操作ソリューションであることに加え、ケージ・イン・タイムは、ロボットの知覚の不確実性や制限に影響される他の操作システムの補助的な戦略にもなり得る。

要約(オリジナル)

Real-world object manipulation has been commonly challenged by physical uncertainties and perception limitations. Being an effective strategy, while caging configuration-based manipulation frameworks have successfully provided robust solutions, they are not broadly applicable due to their strict requirements on the availability of multiple robots, widely distributed contacts, or specific geometries of robots or objects. Building upon previous sensorless manipulation ideas and uncertainty handling approaches, this work proposes a novel framework termed Caging in Time to allow caging configurations to be formed even with one robot engaged in a task. This concept leverages the insight that while caging requires constraining the object’s motion, only part of the cage actively contacts the object at any moment. As such, by strategically switching the end-effector configuration and collapsing it in time, we form a cage with its necessary portion active whenever needed. We instantiate our approach on challenging quasi-static and dynamic manipulation tasks, showing that Caging in Time can be achieved in general cage formulations including geometry-based and energy-based cages. With extensive experiments, we show robust and accurate manipulation, in an open-loop manner, without requiring detailed knowledge of the object geometry or physical properties, or real-time accurate feedback on the manipulation states. In addition to being an effective and robust open-loop manipulation solution, Caging in Time can be a supplementary strategy to other manipulation systems affected by uncertain or limited robot perception.

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