要約
コンタクトが豊富な操作のためのプランナーとコントローラーの設計は、多くの勾配ベースのコントローラー合成ツールが想定する滑らかさ条件に違反するため、非常に困難です。
接触スムージングは、スムーズなシステムで非滑らかなシステムを近似し、これらの合成ツールをより効果的に使用できるようにします。
ただし、古典的な制御合成方法を適用して滑らかに接触するダイナミクスを適用すると、比較的標識がありません。
このペーパーでは、接触平滑化に基づいた微分シミュレーターを使用して、線形コントローラー合成の有効性を分析します。
（a）不確実な条件やダイナミクスに対して堅牢なオープンループ計画、および（b）オープンループプランの周りで安定化するフィードバックの利益を計算するために、接触のスムージングを活用するための自然なベースラインを導入します。
テストベッドとしてロボットの両体全身操作を使用して、300を超える軌道で広範な実験的実験を行い、LQRが接触豊富なプランを安定化するには不十分であると思われる理由を分析します。
このペーパーとハードウェアの実験を要約するビデオは、https：//youtu.be/hlaki6qbwqg?si=_zcambbd6rgsitm9にあります。
要約(オリジナル)
Designing planners and controllers for contact-rich manipulation is extremely challenging as contact violates the smoothness conditions that many gradient-based controller synthesis tools assume. Contact smoothing approximates a non-smooth system with a smooth one, allowing one to use these synthesis tools more effectively. However, applying classical control synthesis methods to smoothed contact dynamics remains relatively under-explored. This paper analyzes the efficacy of linear controller synthesis using differential simulators based on contact smoothing. We introduce natural baselines for leveraging contact smoothing to compute (a) open-loop plans robust to uncertain conditions and/or dynamics, and (b) feedback gains to stabilize around open-loop plans. Using robotic bimanual whole-body manipulation as a testbed, we perform extensive empirical experiments on over 300 trajectories and analyze why LQR seems insufficient for stabilizing contact-rich plans. The video summarizing this paper and hardware experiments is found here: https://youtu.be/HLaKi6qbwQg?si=_zCAmBBD6rGSitm9.
arxiv情報
| 著者 | Yuki Shirai,Tong Zhao,H. J. Terry Suh,Huaijiang Zhu,Xinpei Ni,Jiuguang Wang,Max Simchowitz,Tao Pang |
| 発行日 | 2025-03-18 05:32:44+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
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