Complementarity-Free Multi-Contact Modeling and Optimization for Dexterous Manipulation

要約

モデルベースの手法がリアルタイムで多用途の器用なロボット操作を実現することを妨げる大きな障壁は、多接触ダイナミクスに固有の複雑さです。
従来、相補性モデルとして定式化されてきたマルチ接触ダイナミクスは、非滑らかさと組み合わせの複雑さをもたらし、接触が豊富な計画と最適化を複雑にします。
このペーパーでは、軽量でありながら機能的なマルチコンタクト モデルを導入することで、これらの課題を回避します。
最適化ベースの接触モデルの二重性から派生した新しいモデルは、相補性構造を完全に省略し、閉形式時間ステップ、微分可能性、クーロン摩擦則の自動満足、最小限のハイパーパラメータ調整などの計算上の利点を提供します。
私たちは、指先 3D 空中操作、TriFinger による手の操作、Allegro の手と手のひらの向きの変更など、さまざまなオブジェクトを使用して実行される、さまざまな困難な器用な操作タスクの計画と制御におけるモデルの有効性と効率を実証します。
私たちの方法は、一貫して最先端の結果を達成します: (I) すべてのオブジェクトとタスクにわたって平均 96.5% の成功率、(II) 平均再配向誤差 11{\deg} および位置誤差 7.8 の高い操作精度
mm、および (III) すべてのオブジェクトとタスクに対して 50 ～ 100 Hz で実行される接触陰的モデル予測制御。
これらの結果は、最小限のハイパーパラメータ調整で達成されます。

要約(オリジナル)

A significant barrier preventing model-based methods from achieving real-time and versatile dexterous robotic manipulation is the inherent complexity of multi-contact dynamics. Traditionally formulated as complementarity models, multi-contact dynamics introduces non-smoothness and combinatorial complexity, complicating contact-rich planning and optimization. In this paper, we circumvent these challenges by introducing a lightweight yet capable multi-contact model. Our new model, derived from the duality of optimization-based contact models, dispenses with the complementarity constructs entirely, providing computational advantages such as closed-form time stepping, differentiability, automatic satisfaction with Coulomb friction law, and minimal hyperparameter tuning. We demonstrate the effectiveness and efficiency of the model for planning and control in a range of challenging dexterous manipulation tasks, including fingertip 3D in-air manipulation, TriFinger in-hand manipulation, and Allegro hand on-palm reorientation, all performed with diverse objects. Our method consistently achieves state-of-the-art results: (I) a 96.5% average success rate across all objects and tasks, (II) high manipulation accuracy with an average reorientation error of 11{\deg} and position error of 7.8mm, and (III) contact-implicit model predictive control running at 50-100 Hz for all objects and tasks. These results are achieved with minimal hyperparameter tuning.

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