[論文レビュー] Contour Moments Based Manipulation of Composite Rigid-Deformable Objects with Finite Time Model Estimation and Shape/Position Control

Jiaming Qi, Guangfu Ma+5 more|arXiv (Cornell University)|Jun 4, 2021

Advanced Vision and Imaging被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、二本アームロボットを用いた複合剛体・変形性物体（CRDO）の視覚伺服制御のため、輪郭モーメントを用いた有限時間スライディングモード制御フレームワークを提案する。コン pact な2次元輪郭モーメント特徴ベクトルを抽出し、自己調整型適応則を採用することで、形状とモデル推定誤差の両方が有限時間で収束することを保証し、多様な機械的特性にわたってロバストでリアルタイムな形状制御を実現。Lyapunov理論を用いた厳密な安定性の証明を併記。

ABSTRACT

The robotic manipulation of composite rigid-deformable objects (i.e. those with mixed non-homogeneous stiffness properties) is a challenging problem with clear practical applications that, despite the recent progress in the field, it has not been sufficiently studied in the literature. To deal with this issue, in this paper we propose a new visual servoing method that has the capability to manipulate this broad class of objects (which varies from soft to rigid) with the same adaptive strategy. To quantify the object's infinite-dimensional configuration, our new approach computes a compact feedback vector of 2D contour moments features. A sliding mode control scheme is then designed to simultaneously ensure the finite-time convergence of both the feedback shape error and the model estimation error. The stability of the proposed framework (including the boundedness of all the signals) is rigorously proved with Lyapunov theory. Detailed simulations and experiments are presented to validate the effectiveness of the proposed approach. To the best of the author's knowledge, this is the first time that contour moments along with finite-time control have been used to solve this difficult manipulation problem.

研究の動機と目的

• 混合剛性特性を有する複合剛体・変形性物体（CRDO）を操作するための統一的制御戦略の不足に対処すること。
• 無限次元の物体配置を表現するための低次元で効率的な形状フィードバック表現を構築すること。
• 形状誤差およびモデル推定誤差の両方が有限時間で収束することを保証するロバストな制御方式を設計すること。
• Lyapunov理論を用いて閉ループシステムの安定性を厳密に証明すること。
• 多様な機械的特性を有する物体を対象として、実験的検証を実施すること。

提案手法

• 2次元画像の輪郭から、物体の無限次元的形状を表現するコン pact な2次元輪郭モーメント特徴ベクトルを計算する。
• 形状誤差と変形ヤコビアン行列（DJM）推定誤差の両方を同時に最小化するため、有限時間スライディングモード制御（FTSMC）方式を設計する。
• オンラインでのDJM推定精度を向上させるために、自己調整型適応更新則を提案する。
• すべての信号の有界性と有限時間収束を厳密に保証するため、Lyapunovに基づく安定性解析を用いる。
• 制御入力をハードサチュレーション関数を用いて制限することで、制御効率を制御する。
• 二本アームUR5ロボットシステムにフレームワークを実装し、リアルタイムな操作を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 輪郭モーメントは、複合剛体・変形性物体の形状を効果的かつ低次元的に表現できるか？
• RQ2 有限時間スライディングモード制御方式は、形状誤差と変形ヤコビアン行列推定誤差の両方が同時に収束することを保証できるか？
• RQ3 提案された制御フレームワークは、モデル不確実性および物体の機械的特性の変動に対してロバストで安定しているか？
• RQ4 収束速度と精度の観点から、従来の推定手法（例：RLS、LKF、LSMC）と比較して、提案されたFTSMC法はどのように優れているか？
• RQ5 本手法は、柔ららかくから剛体までの広範な物体範囲において一貫した性能を発揮できるか？

主な発見

• 提案されたFTSMC法は、シミュレーションおよび実験の両方で、形状誤差およびモデル推定誤差の両方が有限時間で収束することを確認した。
• 形状サーボタスクにおいて、FTSMCは全6種の実験的物体（Exp1–Exp6）において、RLS、LKF、LSMCと比較して、形状誤差 $ Vert \mathbf{e}_1 \rVert$ をより迅速かつ効果的に低減した。
• 性能指標 $T_1$ および $\rVert \mathbf{e}_2 \rVert$ の結果から、FTSMCはRLS、LKF、LSMCと比較して、変形ヤコビアン行列の推定精度が優れていた。
• IAE（絶対誤差積分）指標は、FTSMCが高速な収束を確保しつつ、中程度のエネルギー消費を実現したことを示した。
• 本手法は、エラスティックケーブル、スポンジ、プラスチックフォルダ、非一様なビーム、アーティキュレートドッジ、剛体ボックスなど、多様な物体を一貫した性能で操作できた。
• 図18の実験結果は、FTSMCが目標配置に到達するまでの時間（$t_d$）が最短であり、終端アトラクタへの収束速度（$t_s$）もすべてのベースライン手法を上回ったことを確認した。