Exploring How Non-Prehensile Manipulation Expands Capability in Robots Experiencing Multi-Joint Failure

要約

この研究では、多関節ロック (LMJ) の障害が発生してもロボットマニピュレーターが操作タスクを実行できるようにするための戦略として、非把握的マニピュレーション (NPM) と全身インタラクションを検討しています。
LMJ は、2 つ以上のジョイントが動作不能になる重大なシステム障害です。
これらはロボットの構成と制御空間に制約を課し、その結果、把握のみのアプローチの能力と範囲が制限されます。
このアプローチには、次の 3 つのコンポーネントが含まれます。i) ロボットの故障が制約されたワークスペースのモデル化、ii) このワークスペース内の NPM アクションの運動力学マップの生成、および iii) シミュレーションインザループ アプローチを使用する操作アクション プランナー
運動力学マップから実行する最適なアクションを選択します。
実験による評価では、私たちのアプローチにより、LMJ ケースにおける故障が制限された到達可能領域を 79% 増加できることが示されています。
さらに、エンドエフェクターが使用できない場合は最大 88.9% の成功率、使用可能な場合は最大 100% の成功率で現実世界の操作を完了する能力を実証します。

要約(オリジナル)

This work explores non-prehensile manipulation (NPM) and whole-body interaction as strategies for enabling robotic manipulators to conduct manipulation tasks despite experiencing locked multi-joint (LMJ) failures. LMJs are critical system faults where two or more joints become inoperable; they impose constraints on the robot’s configuration and control spaces, consequently limiting the capability and reach of a prehensile-only approach. This approach involves three components: i) modeling the failure-constrained workspace of the robot, ii) generating a kinodynamic map of NPM actions within this workspace, and iii) a manipulation action planner that uses a sim-in-the-loop approach to select the best actions to take from the kinodynamic map. The experimental evaluation shows that our approach can increase the failure-constrained reachable area in LMJ cases by 79%. Further, it demonstrates the ability to complete real-world manipulation with up to 88.9% success when the end-effector is unusable and up to 100% success when it is usable.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google