FoAR: Force-Aware Reactive Policy for Contact-Rich Robotic Manipulation

要約

接触の多いタスクは、接触の複雑なダイナミクスと正確な制御の必要性により、ロボット操作ポリシーに重大な課題をもたらします。
ビジョンベースのポリシーでは、通常、力/トルク情報などの重要な接触フィードバック手段が欠如しているため、そのようなタスクに必要なスキルに苦労することがよくあります。
この問題に対処するために、私たちは、高周波の力/トルク センシングと視覚入力を組み合わせて、接触が多い操作のパフォーマンスを向上させる、力を意識したリアクティブ ポリシーである FoAR を提案します。
RISE ポリシーに基づいて構築された FoAR には、将来の接触予測子によってガイドされるマルチモーダル機能融合メカニズムが組み込まれており、非接触フェーズと接触フェーズの間で力/トルク データの使用を動的に調整できます。
また、そのリアクティブな制御戦略により、FoAR はシンプルな位置制御を通じて接触の多いタスクを正確に実行できます。
実験結果は、FoAR が、予期せぬ動的な外乱下でも堅牢なパフォーマンスを維持しながら、接触の多いさまざまな困難なタスクにわたってすべてのベースラインを大幅に上回るパフォーマンスを示していることを示しています。
プロジェクトウェブサイト：https://tonyfang.net/FoAR/

要約(オリジナル)

Contact-rich tasks present significant challenges for robotic manipulation policies due to the complex dynamics of contact and the need for precise control. Vision-based policies often struggle with the skill required for such tasks, as they typically lack critical contact feedback modalities like force/torque information. To address this issue, we propose FoAR, a force-aware reactive policy that combines high-frequency force/torque sensing with visual inputs to enhance the performance in contact-rich manipulation. Built upon the RISE policy, FoAR incorporates a multimodal feature fusion mechanism guided by a future contact predictor, enabling dynamic adjustment of force/torque data usage between non-contact and contact phases. Its reactive control strategy also allows FoAR to accomplish contact-rich tasks accurately through simple position control. Experimental results demonstrate that FoAR significantly outperforms all baselines across various challenging contact-rich tasks while maintaining robust performance under unexpected dynamic disturbances. Project website: https://tonyfang.net/FoAR/

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