ContactSDF: Signed Distance Functions as Multi-Contact Models for Dexterous Manipulation

要約

この論文では、符号付き距離関数 (SDF) を使用して、衝突検出とタイムステップ ルーチンの両方を含む複数接触モデルを近似する方法である ContactSDF を提案します。
ContactSDF は、まず衝突検出のためにオブジェクトのサポート平面表現を使用して SDF を確立し、次に生成された接触デュアル コーンを使用して次の状態のタイム ステップ予測用の 2 番目の SDF を構築します。
これら 2 つの SDF は、状態予測用の微分可能な閉形式の多接触動的モデルを作成し、接触が多い操作の効率的なモデル学習と最適化を可能にします。
私たちは広範なシミュレーション実験を実行して、モデル学習と器用な操作のリアルタイム制御に対する ContactSDF の有効性を示します。
さらに、手のひら上の方向変更タスク用に、ハードウェア Allegro ハンド上で ContactSDF を評価します。
結果は、ハードウェア上で約 2 分間の学習により、ContactSDF が 30 ～ 60 Hz の周波数で高品質の器用な操作を達成することを示しています。

要約(オリジナル)

In this paper, we propose ContactSDF, a method that uses signed distance functions (SDFs) to approximate multi-contact models, including both collision detection and time-stepping routines. ContactSDF first establishes an SDF using the supporting plane representation of an object for collision detection, and then use the generated contact dual cones to build a second SDF for time stepping prediction of the next state. Those two SDFs create a differentiable and closed-form multi-contact dynamic model for state prediction, enabling efficient model learning and optimization for contact-rich manipulation. We perform extensive simulation experiments to show the effectiveness of ContactSDF for model learning and real-time control of dexterous manipulation. We further evaluate the ContactSDF on a hardware Allegro hand for on-palm reorientation tasks. Results show with around 2 minutes of learning on hardware, the ContactSDF achieves high-quality dexterous manipulation at a frequency of 30-60Hz.

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