要約
[…]具体的には、対処されている問題は、ペグインホールタスクとして知られるアセンブリの問題です。
この場合、2つの自律マニピュレーターが協調的に（運動レベルで）PEGを運び、環境に固定された穴に挿入する必要があります。
ペグインホールがよく知られている問題であっても、特に水中シナリオでは、2つの異なる自律マニピュレーターの使用に関連する特定の研究はありません。
問題に対するすべての可能な調査の中で、この作業は主にロボットの運動学的制御に焦点を当てています。
使用される方法は、タスク優先逆運動学（TPIK）アプローチの一部であり、エージェント間で可能な限り少ない情報を交換することを許可する協力スキーム（コミュニケーションの大きな障害であることは本当に重要です）。
フォーストルクセンサーは、挿入相を支援するために運動レベルで悪用されます。
結果は、TPIKと選択された協力スキームを、指定された問題にどのように使用できるかを示しています。
行われたシミュレートされた実験では、穴のポーズのエラーがほとんどないと考えています。
これらのエラーの存在下で2つのマニピュレーターによって実行される挿入フェーズを（フォーストルクセンサーによって提供されたデータのおかげで）改善する方法が示されています。
[…]
要約(オリジナル)
[…] Specifically, the problem addressed is an assembly one known as the peg-in-hole task. In this case, two autonomous manipulators must carry cooperatively (at kinematic level) a peg and must insert it into an hole fixed in the environment. Even if the peg-in-hole is a well-known problem, there are no specific studies related to the use of two different autonomous manipulators, especially in underwater scenarios. Among all the possible investigations towards the problem, this work focuses mainly on the kinematic control of the robots. The methods used are part of the Task Priority Inverse Kinematics (TPIK) approach, with a cooperation scheme that permits to exchange as less information as possible between the agents (that is really important being water a big impediment for communication). A force-torque sensor is exploited at kinematic level to help the insertion phase. The results show how the TPIK and the chosen cooperation scheme can be used for the stated problem. The simulated experiments done consider little errors in the hole’s pose, that still permit to insert the peg but with a lot of frictions and possible stucks. It is shown how can be possible to improve (thanks to the data provided by the force-torque sensor) the insertion phase performed by the two manipulators in presence of these errors. […]
arxiv情報
| 著者 | Davide Torielli |
| 発行日 | 2025-05-12 11:03:50+00:00 |
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