[論文レビュー] Dual-Arm In-Hand Manipulation and Regrasping Using Dexterous Manipulation Graphs

Silvia Cruciani, Kaiyu Hang+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 25, 2019

Robot Manipulation and Learning参考文献 51被引用数 13

ひとこと要約

本稿では、二本のアームを備えたロボットが平行グリッパーを用いて、物体の手内操作および再グリップを計画するために、機敏な操作グラフ（DMG）を提案する。物体の表面における指の運動をグラフとしてモデル化することで、同期的な押しこみと再グリップのシーケンスが可能となり、ABB Yumi ロボット上で成功裏に実装された。単一アーム手法に比べ、タスクの成功確率が向上した。

ABSTRACT

This work focuses on the problem of in-hand manipulation and regrasping of objects with parallel grippers. We propose Dexterous Manipulation Graph (DMG) as a representation on which we define planning for in-hand manipulation and regrasping. The DMG is a disconnected undirected graph that represents the possible motions of a finger along the object's surface. We formulate the in-hand manipulation and regrasping problem as a graph search problem from the initial to the final configuration. The resulting plan is a sequence of coordinated in-hand pushing and regrasping movements. We propose a dual-arm system for the execution of the sequence where both hands are used interchangeably. We demonstrate our approach on an ABB Yumi robot tasked with different grasp reconfigurations.

研究の動機と目的

• 平行グリッパーが内在的な機敏性に欠けることによる、手内操作および再グリップの課題に対処すること。
• 物体の表面における実現可能な指の運動を捉えるグラフベースの表現を構築すること。
• 両アームが交互に物体を操作することで、外的な機敏性を活用する二本アームの協調制御を可能にすること。
• 純粋な手内操作を超えて、再グリップ行動を組み込むことで、従来不可能だった構成を解消すること。
• 実際の二本アームロボット（ABB Yumi）を用いて、複雑なグリップ再配置タスクに対してこの手法を検証すること。

提案手法

• 機敏な操作グラフ（DMG）は、物体の3次元形状から構築され、その表面に沿った可能な指の運動を、非連結な無向グラフとして表現する。
• 運動プリミティブ（並進、回転、再グリップ）を定義し、DMG を生成する。各成分は到達可能な構成の集合を表す。
• グラフ探索を用いて、初期グリップ構成から目的の構成への経路を特定し、手内操作と再グリップ行動を統合する。
• 二本アームシステムは、2つのグリッパー間の相対運動を用いて計画を実行し、ECTS（エンドエフェクタ制御戦略）フレームワークによって調整する。
• 環境との接触（例えば、テーブル面）は、2番目のアームが利用できない場合に、固定されたプッシュポイントとしてモデル化され、手内プッシュを可能にする。
• DMG は、離散的なコンポーネントを接続する再グリップ行動を含めるように拡張され、純粋な手内操作では到達できない解決策を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 限られた自由度を持つ平行グリッパーに対して、実現可能な手内操作運動をモデル化するためのグラフベース表現はどのように構築できるか？
• RQ2 純粋な手内操作では解決できないグリップ再配置問題を解消するために、再グリップの役割は何か？
• RQ3 外的な機敏性を活用する複雑な操作を可能にするために、二本アームの協調制御はどのようにモデル化され、実行されるべきか？
• RQ4 環境との接触は計画プロセスにどのように統合され、2台目のロボットアームの代替として機能するか？
• RQ5 DMG は、異なる物体形状やグリップ構成に対して、どのようにして堅牢かつ一般化可能な計画を可能にするか？

主な発見

• DMG は ABB Yumi ロボット上で、物体を離さずに円筒面に沿った90°回転や並進といった手内操作タスクを成功裏に実行した。
• 再グリップ行動の追加により、純粋な手内操作だけでは不可能だったグリップ再配置問題が解決された。
• 実験では、テーブルを固定プッシュポイントとして用いることで、単一アーム構成でも効果的な手内プッシュが実現され、望ましいグリップ構成が達成された。
• 協調的なプッシュと再グリップを含む複雑なシーケンスの信頼性ある実行が、多数の物理的実験により確認された。
• DMG を用いた計画手法は、さまざまな物体の幾何形状やグリップ構成に適応可能であり、実世界での実行において堅牢性を示した。