Cable Routing and Assembly using Tactile-driven Motion Primitives

要約

ケーブルの自由度が無限であり、グリッパーや環境によって頻繁に遮られるため、ロボットにとってケーブルの操作は困難です。
これらの課題は、織りや挿入など、ケーブルのルーティングとアセンブリに必要な操作の巧妙な性質によってさらに複雑になり、視覚のみのセンシングを使用した一般的なソリューションを妨げています。
このホワイト ペーパーでは、再構成可能なタスク ボード上でのケーブル ルーティングとアセンブリという挑戦的なタスクのために、触覚ガイド付きの低レベル モーション コントロールを高レベルの視覚ベースのタスク解析と統合することを提案します。
具体的には、指先の GelSight センサーを使用して、触覚ガイド付きモーション プリミティブのライブラリを構築します。各プリミティブは、ケーブルの追従やウィービングなどの操作を確実に実行します。
全体的なタスクは、与えられた目標構成イメージから視覚によって推測され、プリミティブ シーケンスの生成に使用されます。
実験では、個々の触覚ガイド付きプリミティブと統合されたエンドツーエンド ソリューションの有効性が実証されており、触覚センシングを使用しない方法よりも大幅に優れています。
私たちの再構成可能なタスクのセットアップと提案されたベースラインは、ケーブル操作の将来の研究のためのベンチマークを提供します。
詳細とビデオは \url{https://helennn.github.io/cable-manip/} にあります。

要約(オリジナル)

Manipulating cables is challenging for robots because of the infinite degrees of freedom of the cables and frequent occlusion by the gripper and the environment. These challenges are further complicated by the dexterous nature of the operations required for cable routing and assembly, such as weaving and inserting, hampering common solutions with vision-only sensing. In this paper, we propose to integrate tactile-guided low-level motion control with high-level vision-based task parsing for a challenging task: cable routing and assembly on a reconfigurable task board. Specifically, we build a library of tactile-guided motion primitives using a fingertip GelSight sensor, where each primitive reliably accomplishes an operation such as cable following and weaving. The overall task is inferred via visual perception given a goal configuration image, and then used to generate the primitive sequence. Experiments demonstrate the effectiveness of individual tactile-guided primitives and the integrated end-to-end solution, significantly outperforming the method without tactile sensing. Our reconfigurable task setup and proposed baselines provide a benchmark for future research in cable manipulation. More details and video are presented in \url{https://helennn.github.io/cable-manip/}

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