Caging in Time: A Framework for Robust Object Manipulation under Uncertainties and Limited Robot Perception

要約

現実世界のオブジェクトの操作は、一般的に物理的な不確実性と知覚の限界によって課題が生じています。
ケージ構成ベースの操作フレームワークは効果的な戦略であり、堅牢なソリューションを提供することに成功していますが、複数のロボットの可用性、広範囲に分散された接触、またはロボットやオブジェクトの特定の形状に関する厳しい要件があるため、広く適用できるわけではありません。
この目的を達成するために、この研究では、タスクに従事しているロボットが 1 台だけであっても、ケージ構成を形成できるようにする、「Caging in Time」と呼ばれる新しい概念を提案しています。
この新しい概念は、たとえ物体の動きを制限するためにケージ構成が必要な場合でも、一度にアクティブに操作されるのはケージのごく一部だけであるという洞察によって説明できます。
そのため、ロボットの構成を戦略的に切り替えることができ、その構成を時間内に折りたたむことで、ケージが形成され、その必要な部分が必要なときにいつでもアクティブになることがわかります。
我々は、挑戦的な準静的および動的操作タスクに関する時間のケージング理論をインスタンス化し、時間のケージングが幾何学ベースの空間やエネルギーベースの空間を含む一般的な状態空間で達成できることを示します。
広範な実験により、オブジェクトの形状や物理的特性に関する詳細な知識や、操作状態に関するリアルタイムの正確なフィードバックを必要とせずに、開ループ方式で堅牢かつ正確な操作を示します。
提案された理論は、効果的かつ堅牢な開ループ操作ソリューションであることに加えて、不確実または限定されたロボットの認識の影響を受ける他の操作システムに対する補足戦略となる可能性があります。

要約(オリジナル)

Real-world object manipulation has been commonly challenged by physical uncertainties and perception limitations. Being an effective strategy, while caging configuration-based manipulation frameworks have successfully provided robust solutions, they are not broadly applicable due to their strict requirements on the availability of multiple robots, widely distributed contacts, or specific geometries of the robots or the objects. To this end, this work proposes a novel concept, termed Caging in Time, to allow caging configurations to be formed even if there is just one robot engaged in a task. This novel concept can be explained by an insight that even if a caging configuration is needed to constrain the motion of an object, only a small portion of the cage is actively manipulating at a time. As such, we can switch the configuration of the robot strategically so that by collapsing its configuration in time, we will see a cage formed and its necessary portion active whenever needed. We instantiate our Caging in Time theory on challenging quasistatic and dynamic manipulation tasks, showing that Caging in Time can be achieved in general state spaces including geometry-based and energy-based spaces. With extensive experiments, we show robust and accurate manipulation, in an open-loop manner, without requiring detailed knowledge of the object geometry or physical properties, nor realtime accurate feedback on the manipulation states. In addition to being an effective and robust open-loop manipulation solution, the proposed theory can be a supplementary strategy to other manipulation systems affected by uncertain or limited robot perception.

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