CATCH-FORM-3D: Compliance-Aware Tactile Control and Hybrid Deformation Regulation for 3D Viscoelastic Object Manipulation

要約

このペーパーでは、粘弾性材料操作における正確な接触力制御と表面変形調節のためのフレームワーク（CATCH-FORM-3D）を調査します。
部分的な微分方程式（PDE）が提案されており、時空間的な応力 – ひずみダイナミクスをモデル化し、3D Kelvin-Voigt（剛性減衰）およびMaxwell（拡散）効果を統合して、材料の粘弾性挙動をキャプチャします。
主要な機械的パラメーター（剛性、減衰、拡散係数）は、PDE駆動型オブザーバーを介してリアルタイムで推定されます。
このオブザーバーは、視覚触覚センサーデータと実験的に検証された力を融合して、豊富な回帰信号を生成します。
次に、内部のループ制御構造が構築されます。
外側のループでは、参照変形は、接触力測定を備えた比例誘導性（PD）フィードバック法である新しいアドミタンス制御法則によって更新され、システムが外部相互作用に適応的に応答するようにします。
内側のループでは、変形追跡誤差の反応拡散PDEが定式化され、接触面を分析的な幾何学的構成に適合させることで指数関数的に安定化されます（つまり、Dirichlet境界条件を定義します）。
このデュアルループアーキテクチャにより、動的接触環境での効果的な変形調節が可能になります。
Paxiniロボットハンドを使用した実験は、サブミリメートルの変形精度と安定した力追跡を示しています。
このフレームワークは、産業集会、ポリマーの形成、外科的治療、家庭サービスなどの用途における準拠のロボット相互作用を進めます。

要約(オリジナル)

This paper investigates a framework (CATCH-FORM-3D) for the precise contact force control and surface deformation regulation in viscoelastic material manipulation. A partial differential equation (PDE) is proposed to model the spatiotemporal stress-strain dynamics, integrating 3D Kelvin-Voigt (stiffness-damping) and Maxwell (diffusion) effects to capture the material’s viscoelastic behavior. Key mechanical parameters (stiffness, damping, diffusion coefficients) are estimated in real time via a PDE-driven observer. This observer fuses visual-tactile sensor data and experimentally validated forces to generate rich regressor signals. Then, an inner-outer loop control structure is built up. In the outer loop, the reference deformation is updated by a novel admittance control law, a proportional-derivative (PD) feedback law with contact force measurements, ensuring that the system responds adaptively to external interactions. In the inner loop, a reaction-diffusion PDE for the deformation tracking error is formulated and then exponentially stabilized by conforming the contact surface to analytical geometric configurations (i.e., defining Dirichlet boundary conditions). This dual-loop architecture enables the effective deformation regulation in dynamic contact environments. Experiments using a PaXini robotic hand demonstrate sub-millimeter deformation accuracy and stable force tracking. The framework advances compliant robotic interactions in applications like industrial assembly, polymer shaping, surgical treatment, and household service.

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