平滑化された接触ダイナミクスに対する線形フィードバックは接触の多い計画を安定化するのに十分か?
Is Linear Feedback on Smoothed Dynamics Sufficient for Stabilizing Contact-Rich Plans?
接触平滑化を用いた微分可能シミュレータによる線形制御器合成の有効性を、双腕全身マニピュレーションの300以上の軌道で検証し、LQRでは接触の多い計画の安定化に不十分である理由を分析した。
著者: Yuki Shirai, Tong Zhao, H. J. Terry Suh, Huaijiang Zhu, Xinpei Ni, Jiuguang Wang, Max Simchowitz, Tao Pang
分類: cs.RO, cs.AI, cs.SY, eess.SY
原文アブストラクト
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.
関連論文
- 経験時代における実世界コード・アズ・ポリシー:ACE-CaP-0マニピュレーション
- 把持のアドミタンスによる入出力特性評価:設計パラメータと把持挙動の接続マニピュレーション
- ManiLadder:カテゴリ別・多難易度タスクラダーによるロボットマニピュレーションのベンチマークマニピュレーション
- 成功確率を変える事象を記憶する:Criticゲート付きイベントメモリによる長期的マニピュレーションマニピュレーション
- BiPOP: 長期的な両腕ロボット操作のための部分順序計画マニピュレーション
- RUMI: 拡張現実と触覚フィードバックを備えたRobotiq対応の汎用マニピュレーションインターフェースマニピュレーション
