Certifiably Safe Manipulation of Deformable Linear Objects via Joint Shape and Tension Prediction

要約

変形可能な線形オブジェクト（DLOS）を操作することは、複雑なダイナミクスと接触リッチ環境での安全な相互作用の必要性のために困難です。
ほとんどの既存のモデルは、形状予測のみに焦点を当てており、接触と緊張の制約を説明できず、DLOとロボットの両方に損傷を与える可能性があります。
この作業では、DLO操作のための証明的に安全なモーションプランニングおよび制御フレームワークを提案します。
私たちの方法の中核は、DLOの将来の形と緊張を共同で推定する予測モデルです。
これらの予測は、多項式ゾノトープに基づいたリアルタイムの軌跡オプティマイザーに統合されているため、実行中の安全性の制約を実施することができます。
7-DOFロボットアームを使用して、シミュレートされたワイヤハーネスアセンブリタスクでフレームワークを評価します。
最先端の方法と比較して、私たちのアプローチは、すべての安全違反を避けながら、より高いタスクの成功率を達成します。
結果は、私たちの方法が接触豊富な環境で堅牢で安全なDLO操作を可能にすることを示しています。

要約(オリジナル)

Manipulating deformable linear objects (DLOs) is challenging due to their complex dynamics and the need for safe interaction in contact-rich environments. Most existing models focus on shape prediction alone and fail to account for contact and tension constraints, which can lead to damage to both the DLO and the robot. In this work, we propose a certifiably safe motion planning and control framework for DLO manipulation. At the core of our method is a predictive model that jointly estimates the DLO’s future shape and tension. These predictions are integrated into a real-time trajectory optimizer based on polynomial zonotopes, allowing us to enforce safety constraints throughout the execution. We evaluate our framework on a simulated wire harness assembly task using a 7-DOF robotic arm. Compared to state-of-the-art methods, our approach achieves a higher task success rate while avoiding all safety violations. The results demonstrate that our method enables robust and safe DLO manipulation in contact-rich environments.

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