Enhancing Adaptivity of Two-Fingered Object Reorientation Using Tactile-based Online Optimization of Deconstructed Actions

要約

オブジェクトの再配向は、特に制約された環境内でオブジェクトを操作する場合、ロボットグリッパーにとって重要なタスクです。
このタスクは、不明なオブジェクトプロパティや非線形接触力を含む複雑な入力情報を使用した高次元出力アクションにより、モーション計画に大きな課題をもたらします。
従来のアプローチは、自由度を減らしたり、連絡先フォームを制限したり、環境/オブジェクト情報を事前に取得したりすることで問題を簡素化します。これにより、適応性が大幅に低下します。
これらの課題に対処するために、複雑な出力アクションを触覚センシング、タスク指向アクション、制約指向アクション、および調整アクションの3つの基本タイプに分解します。
これらのアクションは、勾配最適化を使用してオンラインで最適化され、適応性が向上します。
重要な貢献には、接触状態の認識の簡素化、複雑なグリッパーアクションの分解、未知のオブジェクトまたは環境制約を処理するためのオンラインアクションの最適化が可能になります。
実験結果は、提案された方法が環境接触に関係なく、さまざまな日常のオブジェクトにわたって効果的であることを示しています。
さらに、この方法は、不明な接触と非線形外乱が存在する場合でも、堅牢なパフォーマンスを示します。

要約(オリジナル)

Object reorientation is a critical task for robotic grippers, especially when manipulating objects within constrained environments. The task poses significant challenges for motion planning due to the high-dimensional output actions with the complex input information, including unknown object properties and nonlinear contact forces. Traditional approaches simplify the problem by reducing degrees of freedom, limiting contact forms, or acquiring environment/object information in advance, which significantly compromises adaptability. To address these challenges, we deconstruct the complex output actions into three fundamental types based on tactile sensing: task-oriented actions, constraint-oriented actions, and coordinating actions. These actions are then optimized online using gradient optimization to enhance adaptability. Key contributions include simplifying contact state perception, decomposing complex gripper actions, and enabling online action optimization for handling unknown objects or environmental constraints. Experimental results demonstrate that the proposed method is effective across a range of everyday objects, regardless of environmental contact. Additionally, the method exhibits robust performance even in the presence of unknown contacts and nonlinear external disturbances.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google