A Coarse-to-Fine Framework for Dual-Arm Manipulation of Deformable Linear Objects with Whole-Body Obstacle Avoidance

要約

変形可能な線形オブジェクト (DLO) を操作して、障害物がある制約された環境で目的の形状を実現することは、意味がありますが困難な作業です。
このような非常に制約のあるタスクには、グローバルな計画が必要です。
ただし、プランナーが必要とする DLO の正確なモデルは、変形可能な性質のために取得するのが難しく、必然的なモデリング エラーが計画結果に大きな影響を与えます。ロボットが計画されたパスを開ループで実行するだけでは、タスクの失敗につながる可能性があります。
このホワイト ペーパーでは、DLO のデュアル アーム操作のためのグローバル プランニングとローカル制御を組み合わせて、目的の構成を正確に達成し、DLO、ロボット、および障害物間の潜在的な衝突を回避することができる、粗から細かいフレームワークを提案します。
具体的には、グローバル プランナーは、シンプルかつ効果的な DLO エネルギー モデルを参照し、実行可能なソリューションを効率的に見つけるための大まかなパスを計算します。
次に、ローカル コントローラーはそのパスをガイダンスとしてたどり、閉ループ フィードバックを使用してさらにそのパスを形成して、計画エラーを補正し、タスクの精度を向上させます。
シミュレーションと実際の実験の両方で、計画や制御だけでは確実に達成できない可能性がある、不正確な DLO モデルを使用した制約のある環境で、フレームワークが目的の DLO 構成を確実に達成できることが示されています。

要約(オリジナル)

Manipulating deformable linear objects (DLOs) to achieve desired shapes in constrained environments with obstacles is a meaningful but challenging task. Global planning is necessary for such a highly-constrained task; however, accurate models of DLOs required by planners are difficult to obtain owing to their deformable nature, and the inevitable modeling errors significantly affect the planning results, probably resulting in task failure if the robot simply executes the planned path in an open-loop manner. In this paper, we propose a coarse-to-fine framework to combine global planning and local control for dual-arm manipulation of DLOs, capable of precisely achieving desired configurations and avoiding potential collisions between the DLO, robot, and obstacles. Specifically, the global planner refers to a simple yet effective DLO energy model and computes a coarse path to find a feasible solution efficiently; then the local controller follows that path as guidance and further shapes it with closed-loop feedback to compensate for the planning errors and improve the task accuracy. Both simulations and real-world experiments demonstrate that our framework can robustly achieve desired DLO configurations in constrained environments with imprecise DLO models, which may not be reliably achieved by only planning or control.

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