Is Linear Feedback on Smoothed Dynamics Sufficient for Stabilizing Contact-Rich Plans?

要約

接触は多くの勾配ベースのコントローラー合成ツールが想定している滑らかさの条件に違反するため、接触が多い操作用のプランナーとコントローラーを設計することは非常に困難です。
接触スムージングは​​、非滑らかなシステムを滑らかなシステムに近似し、これらの合成ツールをより効果的に使用できるようにします。
ただし、古典的な制御合成手法を平滑化された接触ダイナミクスに適用することは、まだ比較的研究が進んでいません。
この論文では、接触平滑化に基づく差動シミュレータを使用した線形コントローラ合成の有効性を分析します。
接触平滑化を活用して、(a) 不確実な条件やダイナミクスに対して堅牢な開ループ計画、および (b) 開ループ計画を中心に安定化するフィードバック ゲインを計算するための自然なベースラインを導入します。
ロボットによる両手による全身操作をテストベッドとして使用し、300 を超える軌道で広範な実証実験を行い、接触が多い計画を安定させるには LQR が不十分であると思われる理由を分析しました。

要約(オリジナル)

Designing planners and controllers for contact-rich manipulation is extremely challenging as contact violates the smoothness conditions that many gradient-based controller synthesis tools assume. Contact smoothing approximates a non-smooth system with a smooth one, allowing one to use these synthesis tools more effectively. However, applying classical control synthesis methods to smoothed contact dynamics remains relatively under-explored. This paper analyzes the efficacy of linear controller synthesis using differential simulators based on contact smoothing. We introduce natural baselines for leveraging contact smoothing to compute (a) open-loop plans robust to uncertain conditions and/or dynamics, and (b) feedback gains to stabilize around open-loop plans. Using robotic bimanual whole-body manipulation as a testbed, we perform extensive empirical experiments on over 300 trajectories and analyze why LQR seems insufficient for stabilizing contact-rich plans.

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