Deformable Object Manipulation With Constraints Using Path Set Planning and Tracking

要約

ロボットによる変形可能オブジェクト操作 (DOM) アプリケーションでは、一般に環境やタスク固有の要件から制約が発生します。
したがって、実際に DOM を導入するには、制約付きで DOM を有効にすることが重要です。
ただし、変形可能オブジェクト (DO) のアクセスできない変形モデルやさまざまな環境設定など、多くの固有の要因により、制約に対処するのは困難であることが判明しました。
この記事では、新しいパス セットの計画と追跡スキームを提案することにより、制約を受ける DOM の体系的な操作フレームワークを紹介します。
まず、制約付き DOM タスクは、動的な制約の適用を可能にする多用途の最適化形式に定式化されます。
局所最適化目標の欠如と状態の次元が高いため、定式化された問題は解析的に解決できません。
これに対処するために、DO フィードバック ポイントのパスを収集するパス セットの計画を提案し、制約付きセットアップにおける DO の実行可能なパスとモーション参照を提供します。
パスセット計画の理論的分析と計算効率の高いアルゴリズム実装の両方について説明します。
最後に、パス セットの追跡と制約処理を組み合わせた制御アーキテクチャがタスク実行用に設計されています。
私たちの手法の有効性は、制約された実験設定を使用したさまざまな DOM タスクで検証されています。

要約(オリジナル)

In robotic deformable object manipulation (DOM) applications, constraints arise commonly from environments and task-specific requirements. Enabling DOM with constraints is therefore crucial for its deployment in practice. However, dealing with constraints turns out to be challenging due to many inherent factors such as inaccessible deformation models of deformable objects (DOs) and varying environmental setups. This article presents a systematic manipulation framework for DOM subject to constraints by proposing a novel path set planning and tracking scheme. First, constrained DOM tasks are formulated into a versatile optimization formalism which enables dynamic constraint imposition. Because of the lack of the local optimization objective and high state dimensionality, the formulated problem is not analytically solvable. To address this, planning of the path set, which collects paths of DO feedback points, is proposed subsequently to offer feasible path and motion references for DO in constrained setups. Both theoretical analyses and computationally efficient algorithmic implementation of path set planning are discussed. Lastly, a control architecture combining path set tracking and constraint handling is designed for task execution. The effectiveness of our methods is validated in a variety of DOM tasks with constrained experimental settings.

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