Rotating Objects via In-Hand Pivoting using Vision, Force and Touch

要約

ビジョン、手首の力、および触覚センシングを使用して、表面上のオブジェクトをピボットできるロボット操作システムを提案します。
目的の手首の力プロファイルを維持しながら、回転スリップを可能にすることにより、平行グリッパーのグリップポイントの周りのオブジェクトの回転を制御することを目指しています。
私たちのアプローチは、エンドエフェクター位置コントローラーとグリッパー幅コントローラーを閉ループで同時に実行します。
位置コントローラーは、視覚と手首の力を使用して、目的の力を維持します。
グリッパー コントローラーは、触覚センシングを使用して、並進スリップを防止するのに十分なグリップをしっかりと保持しますが、回転スリップを誘発するのに十分なほど緩い状態に保ちます。
私たちのセンサーベースの制御アプローチは、オブジェクトの寸法と重量、およびオブジェクトの姿勢の視覚ベースの監視から導出された望ましい力プロファイルの一致に依存しています。
グリッパー コントローラーは触覚センサーを使用して、必要に応じてグリップを締めることで並進滑りを検出および防止します。
ロボットが直方体のオブジェクトを 90 度回転させるタスクを課された実験結果は、マルチモーダル ピボット アプローチがリフトやスリップを引き起こすことなくオブジェクトを回転させることができ、単一のセンサー モダリティを使用してピッキングするよりもエネルギー効率が高いことを示しています。
と場所。
私たちの研究は、旋回タスクに対するマルチモーダルセンシングの利点を実証しましたが、特定のオブジェクトへのアプローチを一般化するには、さらなる研究が必要です。

要約(オリジナル)

We propose a robotic manipulation system that can pivot objects on a surface using vision, wrist force and tactile sensing. We aim to control the rotation of an object around the grip point of a parallel gripper by allowing rotational slip, while maintaining a desired wrist force profile. Our approach runs an end-effector position controller and a gripper width controller concurrently in a closed loop. The position controller maintains a desired force using vision and wrist force. The gripper controller uses tactile sensing to keep the grip firm enough to prevent translational slip, but loose enough to induce rotational slip. Our sensor-based control approach relies on matching a desired force profile derived from object dimensions and weight and vision-based monitoring of the object pose. The gripper controller uses tactile sensors to detect and prevent translational slip by tightening the grip when needed. Experimental results where the robot was tasked with rotating cuboid objects 90 degrees show that the multi-modal pivoting approach was able to rotate the objects without causing lift or slip, and was more energy-efficient compared to using a single sensor modality and to pick-and-place. While our work demonstrated the benefit of multi-modal sensing for the pivoting task, further work is needed to generalize our approach to any given object.

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