論文の概要: Is Linear Feedback on Smoothed Dynamics Sufficient for Stabilizing Contact-Rich Plans?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06542v2
• Date: Thu, 14 Nov 2024 16:22:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 11:44:43.442766
• Title: Is Linear Feedback on Smoothed Dynamics Sufficient for Stabilizing Contact-Rich Plans?
• Title（参考訳）: スムース力学に対する線形フィードバックは接触リッチ計画の安定化に有効か?
• Authors: Yuki Shirai, Tong Zhao, H. J. Terry Suh, Huaijiang Zhu, Xinpei Ni, Jiuguang Wang, Max Simchowitz, Tao Pang,
• Abstract要約: 本稿では,接触平滑化に基づく微分シミュレータを用いた線形制御器合成の有効性を解析する。 我々は300以上の軌道上で実証実験を行い、なぜLQRがコンタクトリッチプランの安定化に不十分なように見えるのかを分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.26239969660602
• License:
• Abstract: 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. The video summarizing this paper and hardware experiments is found here: https://youtu.be/HLaKi6qbwQg?si=_zCAmBBD6rGSitm9.
• Abstract（参考訳）: コンタクトリッチな操作のためのプランナーとコントローラの設計は、多くの勾配ベースのコントローラ合成ツールが想定する滑らかな条件に反するので、非常に難しい。 接触平滑化は非滑らかなシステムと滑らかなシステムとを近似し、これらの合成ツールをより効果的に利用することができる。 しかし、古典的な制御合成法をスムーズな接触力学に適用することは、いまだに未解明のままである。 本稿では,接触平滑化に基づく微分シミュレータを用いた線形制御器合成の有効性を解析する。 接触平滑化を計算に活用するための自然なベースラインを導入する (a)未確定条件及び/又は力学に頑健なオープンループ計画 b) フィードバックはオープンループ計画の周囲で安定する。 ロボットによる全身操作をテストベッドとして使用し、300以上の軌道上で大規模な実験を行い、LQRが接触豊富な計画の安定化に不十分な理由を分析した。 この論文とハードウェアの実験を要約したビデオは以下のとおりである。 si=_zCAmBBD6rGSitm9。

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