外部接触を活用したロバストな把持内操作
Robust In-Hand Manipulation with Extrinsic Contacts
ロボットが物体を把持したまま環境との外部接触モードを維持しつつ把持内姿勢を同時に調整する操作を実現するため、把持内力学モデルとパラメータ誤差に頑健な計画法を提案した。
著者: Boyuan Liang, Kei Ota, Masayoshi Tomizuka, Devesh Jha
分類: cs.RO
原文アブストラクト
We present in-hand manipulation tasks where a robot moves an object in grasp, maintains its external contact mode with the environment, and adjusts its in-hand pose simultaneously. The proposed manipulation task leads to complex contact interactions which can be very susceptible to uncertainties in kinematic and physical parameters. Therefore, we propose a robust in-hand manipulation method, which consists of two parts. First, an in-gripper mechanics model that computes a na\"ive motion cone assuming all parameters are precise. Then, a robust planning method refines the motion cone to maintain desired contact mode regardless of parametric errors. Real-world experiments were conducted to illustrate the accuracy of the mechanics model and the effectiveness of the robust planning framework in the presence of kinematics parameter errors.
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