論文の概要: Robust Pivoting Manipulation using Contact Implicit Bilevel Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08965v2
- Date: Thu, 4 Jul 2024 17:51:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 03:12:39.138513
- Title: Robust Pivoting Manipulation using Contact Implicit Bilevel Optimization
- Title（参考訳）: 接触入射二レベル最適化を用いたロバストピボットマニピュレーション
- Authors: Yuki Shirai, Devesh K. Jha, Arvind U. Raghunathan,
- Abstract要約: 汎用的な操作には、ロボットが新しいオブジェクトや環境と対話する必要がある。
不確実性の存在下でのピボット操作計画のための頑健な最適化について検討する。
操作中の物理特性の推定における不正確さを補うために、摩擦をどのように活用できるかについての知見を提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.741546783400484
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generalizable manipulation requires that robots be able to interact with novel objects and environment. This requirement makes manipulation extremely challenging as a robot has to reason about complex frictional interactions with uncertainty in physical properties of the object and the environment. In this paper, we study robust optimization for planning of pivoting manipulation in the presence of uncertainties. We present insights about how friction can be exploited to compensate for inaccuracies in the estimates of the physical properties during manipulation. Under certain assumptions, we derive analytical expressions for stability margin provided by friction during pivoting manipulation. This margin is then used in a Contact Implicit Bilevel Optimization (CIBO) framework to optimize a trajectory that maximizes this stability margin to provide robustness against uncertainty in several physical parameters of the object. We present analysis of the stability margin with respect to several parameters involved in the underlying bilevel optimization problem. We demonstrate our proposed method using a 6 DoF manipulator for manipulating several different objects. We also design and validate an MPC controller using the proposed algorithm which can track and regulate the position of the object during manipulation.
- Abstract（参考訳）: 汎用的な操作は、ロボットが新しい物体や環境と対話できることを必要とする。
この要件は、ロボットが物体と環境の物理的性質の不確実性と複雑な摩擦相互作用を推論する必要があるため、操作を極めて困難にしている。
本稿では,不確実性の存在下でのピボット操作計画のためのロバストな最適化について検討する。
操作中の物理特性の推定における不正確さを補うために、摩擦をどのように活用できるかについての知見を提示する。
特定の仮定の下では、ピボット操作時の摩擦によって得られる安定性の限界に対する解析的表現を導出する。
このマージンは、オブジェクトのいくつかの物理パラメータの不確実性に対して堅牢性を提供するために、この安定性マージンを最大化する軌道を最適化するために、CIBO(Contact Implicit Bilevel Optimization)フレームワークで使用される。
本稿では、基礎となる二段階最適化問題に関わるいくつかのパラメータについて、安定性マージンの分析を行う。
提案手法は,複数の異なる物体を操作するための 6 DoF マニピュレータを用いて提案手法を実証する。
また,提案アルゴリズムを用いて,操作中の物体の位置をトラッキングし,制御できるMPCコントローラの設計と評価を行う。
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