Complementarity-Free Multi-Contact Modeling and Optimization for Dexterous Manipulation

要約

モデルベースの方法がリアルタイムで汎用性の高い器用なロボット操作を達成するのを防ぐ重要な障壁は、マルチコンタクトダイナミクスの固有の複雑さです。
伝統的に相補性モデルとして定式化されていたマルチコンタクトダイナミクスは、非滑らかさと組み合わせの複雑さをもたらし、接触豊富な計画と最適化を複雑にします。
この論文では、軽量でありながら有能なマルチコンタクトモデルを導入することにより、これらの課題を回避します。
最適化ベースのコンタクトモデルの二重性から導き出された新しいモデルは、相補性構造を完全に分配し、閉じた時間ステップ、分化性、クーロン摩擦法の自動満足度、最小限のハイパーパラメーターチューニングなどの計算上の利点を提供します。
私たちは、指先の3D 3D操作、手の操作、およびアレグロのハンドオンパーム再配向性など、さまざまな挑戦的な器用な操作タスクにおける計画と制御のためのモデルの有効性と効率性を実証します。
私たちの方法は、一貫して最先端の結果を達成します：（i）すべてのオブジェクトとタスクにわたって96.5％の平均成功率、（ii）11 {\ deg}の平均方向再配向誤差と7.8mmの位置誤差、および（iii）すべてのオブジェクトとTasksの50-100 HZでの50-100 HZランニングランニングの接触モデル予測制御（
これらの結果は、最小限のハイパーパラメーターチューニングで達成されます。

要約(オリジナル)

A significant barrier preventing model-based methods from achieving real-time and versatile dexterous robotic manipulation is the inherent complexity of multi-contact dynamics. Traditionally formulated as complementarity models, multi-contact dynamics introduces non-smoothness and combinatorial complexity, complicating contact-rich planning and optimization. In this paper, we circumvent these challenges by introducing a lightweight yet capable multi-contact model. Our new model, derived from the duality of optimization-based contact models, dispenses with the complementarity constructs entirely, providing computational advantages such as closed-form time stepping, differentiability, automatic satisfaction with Coulomb friction law, and minimal hyperparameter tuning. We demonstrate the effectiveness and efficiency of the model for planning and control in a range of challenging dexterous manipulation tasks, including fingertip 3D in-air manipulation, TriFinger in-hand manipulation, and Allegro hand on-palm reorientation, all performed with diverse objects. Our method consistently achieves state-of-the-art results: (I) a 96.5% average success rate across all objects and tasks, (II) high manipulation accuracy with an average reorientation error of 11{\deg} and position error of 7.8mm, and (III) contact-implicit model predictive control running at 50-100 Hz for all objects and tasks. These results are achieved with minimal hyperparameter tuning.

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