Tactile Ergodic Control Using Diffusion and Geometric Algebra

要約

ロボットとその環境との間の継続的な物理的相互作用は、研磨や清掃などの多くの産業用および家庭用の作業で必要となります。
触覚情報が複雑なため、これらのタスクはモデル化や感知が難しいことで知られています。
この記事では、表面に制約された閉ループ制御方法を紹介します。
私たちが対象とするアプリケーションには、ロボットが領域内で費やす時間に相関する表面上の確率分布によって表現できるという共通点があります。
これらの表面は、色付きの点群を使用してターゲット分布と合わせて簡単に取得できます。
熱方程式駆動エリア カバレージ (HEDAC) に基づいて、点群で使用できるエルゴディック制御アプローチの拡張を紹介します。
私たちの方法では、視覚を使用して実際のカバレッジを測定することにより、閉ループ探索が可能になります。
既存のアプローチとは異なり、スペクトル加速を使用して非定常拡散からポテンシャル場を近似します。これにより、複雑な前処理ステップが不要で、リアルタイムの閉ループ制御周波数が実現されます。
幾何代​​数を利用して、線を追跡しながら、同時にその線に沿って必要な力を加えることにより、ターゲット表面との接触を維持します。
私たちのアプローチは、ロボットがセンサーでターゲットの範囲を直接測定することも、人間の専門家のマーキングや注釈によってオンラインでガイドされることもできる、完全自律型の人間とロボットの対話設定に適しています。
私たちは、スタンフォードウサギからさまざまな台所用品に至るまで、点群を使用した運動学シミュレーションでこのアプローチのパフォーマンスをテストしました。
私たちの実際の実験では、視覚によって検出された汚れをオンラインで洗浄することで、提案されたアプローチを曲面の台所用品の洗浄に使用できることが実証されました。
ウェブサイト: https://geometric-algebra.tobiloew.ch/tactile_ergodic_control

要約(オリジナル)

Continuous physical interaction between robots and their environment is a requirement in many industrial and household tasks, such as sanding and cleaning. Due to the complex tactile information, these tasks are notoriously difficult to model and to sense. In this article, we introduce a closed-loop control method that is constrained to surfaces. The applications that we target have in common that they can be represented by probability distributions on the surface that correlate to the time the robot should spend in a region. These surfaces can easily be captured jointly with the target distributions using coloured point clouds. We present the extension of an ergodic control approach that can be used with point clouds, based on heat equation-driven area coverage (HEDAC). Our method enables closed-loop exploration by measuring the actual coverage using vision. Unlike existing approaches, we approximate the potential field from non-stationary diffusion using spectral acceleration, which does not require complex preprocessing steps and achieves real-time closed-loop control frequencies. We exploit geometric algebra to stay in contact with the target surface by tracking a line while simultaneously exerting a desired force along that line. Our approach is suitable for fully autonomous and human-robot interaction settings where the robot can either directly measure the coverage of the target with its sensors or by being guided online by markings or annotations of a human expert. We tested the performance of the approach in kinematic simulation using point clouds, ranging from the Stanford bunny to a variety of kitchen utensils. Our real-world experiments demonstrate that the proposed approach can successfully be used to wash kitchenware with curved surfaces, by cleaning the dirt detected by vision in an online manner. Website: https://geometric-algebra.tobiloew.ch/tactile_ergodic_control

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