Deep Functional Predictive Control for Strawberry Cluster Manipulation using Tactile Prediction

要約

この論文では、ロボットのプッシュ タスク中の物理ロボット インタラクション (PRI) の問題に対処するための新しいアプローチを紹介します。
このアプローチでは、触覚予測に基づくデータ駆動型のフォワード モデルを使用して、ロボットの触覚指を使用して、イチゴの茎など、押されるオブジェクトの潜在的な将来の動きについてコントローラーに通知します。
このモデルは深層機能予測制御 (d-FPC) システムに統合されており、プッシュ中の触覚指のステムの変位を制御します。
3D で目的の軌道に沿ってロボットの指でオブジェクトを押すことは、特にオブジェクトが安定して把握されていない場合、非常に非線形で複雑な物理的なロボットの相互作用です。
提案されたアプローチは、予測範囲内の触覚指の幹の動きを制御します。
提案された FPC の有効性は、実際のロボットがクラスター内のイチゴを押す一連のテストで実証されています。
結果は、d-FPC コントローラーが、イチゴの取り扱いを超えたロボット操作タスクで PRI を正常に制御できることを示しています。
提案されたアプローチは、ロボット操作タスクにおける困難な PRI 問題に対処するための有望な方向性を提供します。
今後の作業では、他のオブジェクトやタスクへのアプローチの一般化を検討します。

要約(オリジナル)

This paper introduces a novel approach to address the problem of Physical Robot Interaction (PRI) during robot pushing tasks. The approach uses a data-driven forward model based on tactile predictions to inform the controller about potential future movements of the object being pushed, such as a strawberry stem, using a robot tactile finger. The model is integrated into a Deep Functional Predictive Control (d-FPC) system to control the displacement of the stem on the tactile finger during pushes. Pushing an object with a robot finger along a desired trajectory in 3D is a highly nonlinear and complex physical robot interaction, especially when the object is not stably grasped. The proposed approach controls the stem movements on the tactile finger in a prediction horizon. The effectiveness of the proposed FPC is demonstrated in a series of tests involving a real robot pushing a strawberry in a cluster. The results indicate that the d-FPC controller can successfully control PRI in robotic manipulation tasks beyond the handling of strawberries. The proposed approach offers a promising direction for addressing the challenging PRI problem in robotic manipulation tasks. Future work will explore the generalisation of the approach to other objects and tasks.

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