[論文レビュー] Cable Manipulation with a Tactile-Reactive Gripper

Yu She, Shaoxiong Wang+4 more|arXiv (Cornell University)|Oct 3, 2019

Robot Manipulation and Learning参考文献 29被引用数 11

ひとこと要約

本稿では、機械的制約なしでリアルタイムにケーブルを追従可能な、GelSightセンサを用いたタクトイル反応型グリッパー・システムを提案する。PDリークイネーター統合制御と、学習されたケーブル動的モデルに基づくLQRポーズ制御を組み合わせることで、多様なケーブル種別および速度においても、安定的かつ適応的ケーブル操作を実現し、ケーブル全長の98.2％を追従し、ヘッドフォンプラグの挿入にも85％の成功率を達成した。

ABSTRACT

Cables are complex, high dimensional, and dynamic objects. Standard approaches to manipulate them often rely on conservative strategies that involve long series of very slow and incremental deformations, or various mechanical fixtures such as clamps, pins or rings. We are interested in manipulating freely moving cables, in real time, with a pair of robotic grippers, and with no added mechanical constraints. The main contribution of this paper is a perception and control framework that moves in that direction, and uses real-time tactile feedback to accomplish the task of following a dangling cable. The approach relies on a vision-based tactile sensor, GelSight, that estimates the pose of the cable in the grip, and the friction forces during cable sliding. We achieve the behavior by combining two tactile-based controllers: 1) Cable grip controller, where a PD controller combined with a leaky integrator regulates the gripping force to maintain the frictional sliding forces close to a suitable value; and 2) Cable pose controller, where an LQR controller based on a learned linear model of the cable sliding dynamics keeps the cable centered and aligned on the fingertips to prevent the cable from falling from the grip. This behavior is possible by a reactive gripper fitted with GelSight-based high-resolution tactile sensors. The robot can follow one meter of cable in random configurations within 2-3 hand regrasps, adapting to cables of different materials and thicknesses. We demonstrate a robot grasping a headphone cable, sliding the fingers to the jack connector, and inserting it. To the best of our knowledge, this is the first implementation of real-time cable following without the aid of mechanical fixtures.

研究の動機と目的

• 機械的固定具や視覚を用いず、自由に動く可撓性ケーブルのリアルタイム操作に挑む。
• 高分解能のタクトイルフィードバックを活用した動的ケーブルポーズと力推定のための知覚と制御フレームワークを開発する。
• 唯一のタクトイルセンシングに依存して、ケーブル追従性とエンドエフェクタの局在化を実現し、プラグ挿入などのタスクを可能にする。
• 異なる素材、太さ、剛性を持つケーブルへも一般化を実現する。
• 60Hzのタクトイルフィードバックループを用いて、グリップ安定性とケーブル整合性を維持するリアルタイムで反応型の制御を達成する。

提案手法

• 平行ジョイントグリッパーにGelSightタクトイルセンサを装着し、高分解能で60Hzのリアルタイムタクトイルフィードバックを実現した。
• リアルタイムでケーブルポーズ、摩擦力、インプリント品質を推定するためのビジュアルベースのタクトイル知覚パイプラインを開発した。
• 滑らかに移動する際のグリップ力と最適な摩擦を維持するため、PD制御器にリークイネーターを組み合わせたグリップ制御器を実装した。
• ケーブルの指先上でのセンター化と整合性を図るため、ケーブルスライド動的モデルの線形モデルを学習し、その上にLQR制御器を設計した。
• 60Hzのタクトイルフィードバックで閉ループ制御を行うリアクティブグリッパー・システムに制御器を統合した。
• LQRモデルは1種類のケーブルで学習し、他のケーブル（異なる物理的パラメータを有する）への一般化を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 リアルタイムのタクトイルフィードバックにより、機械的制約や視覚を用いず、自由空間での安定的ケーブル追従が可能か？
• RQ2 動的スライド運動中に、どのようにしてタクトイルセンシングを用いてケーブルポーズと摩擦力を推定できるか？
• RQ3 1種類のケーブルから学習した単純な線形モデルが、異なる素材や太さのケーブルへ一般化可能か？
• RQ4 高次元かつ可撓性を持つ物体の操作において、安定したグリップと整合性を実現するための制御アーキテクチャは何か？
• RQ5 唯一のタクトイルフィードバックに依存して、プラグ挿入のような複雑なタスクを成功させられるか？

主な発見

• 本システムは、5種類の異なるケーブルをさまざまな速度と構成で使用した際、全長の98.2％を成功裏に追従した。
• 異なる径、素材、剛性を持つケーブルに対しても良好な一般化が達成されたが、最も細く軽量なケーブル（ケーブル4）は不安定さのため再グリップ回数が最も多いことが判明した。
• 最も剛性が高く、局所的に直線的であるケーブル（ケーブル5、ラバーユーザーベースケーブル）が最も優れた性能を示し、ケーブルの機械的特性の影響を裏付けた。
• タクトイルフィードバックによりジャックを検知した後、ヘッドフォンプラグの挿入に85％の成功率を達成した。これは、本システムが複雑な操作タスクにおいて実用的であることを検証した。
• 60Hzのタクトイルフィードバックループにより、迅速かつ反応型の制御が可能となり、グリッパーは動的なケーブル変形に適応し、グリップ安定性を維持できた。
• PDリークイネーター統合グリップ制御器とLQRポーズ制御器の組み合わせにより、再グリップ回数を最小限（1メートルあたり2〜3回）に抑えながら、安定的かつ連続的なケーブル追従が実現した。