Robust Adaptive Safe Robotic Grasping with Tactile Sensing

要約

ロボットによる掴みでは、掴んだ物体が損傷したり手から滑り落ちたりするのを防ぐために、安全な力の相互作用が必要です。
この意味で、この論文は、コントロールバリア機能に基づく正式な安全保証を備えた把握のための統合フレームワークを提案します。
まず、接触力と強制閉鎖の制約を設計します。これらは安全フィルターによって強制され、指の力の制御による安全な把握を実現します。
感覚フィードバックについては、各指の触覚センサーから接触点、力、トルクを推定する技術を開発します。
2 本の指で掴むシナリオでの数値シミュレーションで、さまざまな安全フィルターを備えたフレームワークを検証します。
次に、実際のロボット設定で壊れやすい実験用ガラス器具を含む複数の物体を掴むことでフレームワークを実験的に検証し、現実世界で安全な掴みがうまく達成できることを示します。
我々は、安全違反と保守主義の観点から各安全フィルタの性能を評価し、外乱オブザーバベースの制御バリア機能が最小限の保守主義で安全性を保証する優れた性能を提供することを発見しました。
デモビデオは https://youtu.be/Cuj47mkXRdg でご覧いただけます。

要約(オリジナル)

Robotic grasping requires safe force interaction to prevent a grasped object from being damaged or slipping out of the hand. In this vein, this paper proposes an integrated framework for grasping with formal safety guarantees based on Control Barrier Functions. We first design contact force and force closure constraints, which are enforced by a safety filter to accomplish safe grasping with finger force control. For sensory feedback, we develop a technique to estimate contact point, force, and torque from tactile sensors at each finger. We verify the framework with various safety filters in a numerical simulation under a two-finger grasping scenario. We then experimentally validate the framework by grasping multiple objects, including fragile lab glassware, in a real robotic setup, showing that safe grasping can be successfully achieved in the real world. We evaluate the performance of each safety filter in the context of safety violation and conservatism, and find that disturbance observer-based control barrier functions provide superior performance for safety guarantees with minimum conservatism. The demonstration video is available at https://youtu.be/Cuj47mkXRdg.

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