[論文レビュー] Reorienting Objects in 3D Space Using Pivoting

Yifan Hou, Zhenzhong Jia+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 5, 2019

Robot Manipulation and Learning参考文献 40被引用数 6

ひとこと要約

本論文では、2本指ピンチグリッパーを用いた3次元オブジェクトの再配置を目的としたピボットに基づくモーションプランニングフレームワークを提案する。グリッパーの運動とオブジェクトの回転を分離することで、作業領域制約下でも効率的な操作を可能にする。ピボット・オン・サポートおよびロール・オン・サポートの2つのモーショングラスプリミティブを導入し、保守的で頑健なプランニングを採用することで、従来のピックアンドプレース手法に比べて接触回数を減らしつつ、より多くの再配置問題を解決する。シミュレーションおよび実世界の実験において95％の成功を達成した。

ABSTRACT

We consider the problem of reorienting a rigid object with arbitrary known shape on a table using a two-finger pinch gripper. Reorienting problem is challenging because of its non-smoothness and high dimensionality. In this work, we focus on solving reorienting using pivoting, in which we allow the grasped object to rotate between fingers. Pivoting decouples the gripper rotation from the object motion, making it possible to reorient an object under strict robot workspace constraints. We provide detailed mechanical analysis to the 3D pivoting motion on a table, which leads to simple geometric conditions for its stability. To solve reorienting problems, we introduce two motion primitives: pivot-on-support and roll-on-support, and provide an efficient hierarchical motion planning algorithm with the two motion primitives to solve for the gripper motions that reorient an object between arbitrary poses. To handle the uncertainties in modeling and perception, we make conservative plans that work in the worst case, and propose a robust control strategy for executing the motion plan. Finally we discuss the mechanical requirements on the robot and provide a "two-phase" gripper design to implement both pivoting grasp and firm grasp. We demonstrate the effectiveness of our method in simulations and multiple experiments. Our algorithm can solve more reorienting problems with fewer making and breaking contacts, when compared to traditional pick-and-place based methods.

研究の動機と目的

• 厳密な作業領域制約下で、任意の形状の剛体3次元オブジェクトを2本指ピンチグリッパーを用いて再配置する課題に対処すること。
• 完全なオブジェクト回転を必要とする従来のピックアンドプレース手法の限界を克服し、狭い空間内でも効率的に動作すること。
• 指とテーブルの間の制御されたスリップを許容するピボット（グリッパーの運動とオブジェクトの回転を分離）を活用したモーションプランニングフレームワークの開発。
• 摩擦や周囲認識の不確実性に対して頑健性を確保するため、保守的なプランニングと、ピボットと確実なグリップの両方を可能にする2段階のグリッパー設計を採用すること。

提案手法

• 『ピボット・オン・サポート』（重力下でのスリップを伴う制御された回転）および『ロール・オン・サポート』（安定遷移のためのテーブル接触を伴うスリップなしのグリップ）の2つの新しいモーショングラスプリミティブを導入。
• 任意の3次元ポーズ間の再配置を達成するために、2つのプリミティブを交互に使用する階層的モーションプランニングアルゴリズムを構築。
• ピボットの安定性条件を導出するための幾何学的・機械的解析を実施し、プランニング中の迅速な可視性チェックを可能にする。
• グリップ位置のグラフ探索を用いて、接触イベントを最小限に抑えた最適なマルチステップ再配置シーケンスを特定。
• ピボルティング（柔軟なグリップ）と確実なグリップ（力閉じ）の両モードを可能にする2段階のグリッパー設計を実装。
• 最悪ケースの仮定に基づく保守的プランニングと、摩擦や認識の不確実性に対処するための頑健な制御戦略を採用。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ピボットに基づくモーショングラスプリミティブは、厳しいロボット作業領域制約下でも3次元オブジェクトの効率的再配置を可能にするか？
• RQ2 3次元空間におけるピボットは、どのようにモデル化され、安定化されるべきか？ これにより、信頼性があり繰り返し可能な再配置が可能になるか？
• RQ3 テーブル上での3次元ピボットにおいて、安定性を保証する幾何学的・機械的条件は何か？
• RQ4 従来のピックアンドプレース手法と比較して、本手法は成功確率、接触回数、実行時間の点でどのように異なるか？
• RQ5 2段階のグリッパー設計は、ピボルティングと確実なグリップの両方を効果的にサポートでき、実行の頑健性を高められるか？

主な発見

• 提案手法は、12種類の複雑なオブジェクトを対象とした1,200件のシミュレーション再配置問題のうち95％を正常に解決し、すべての作業領域制約下でピックアンドプレースを上回った。
• ピックアンドプレースに比べ、接触の確立・解除回数を最大50％まで削減し、効率性と頑健性が向上した。
• 速度制限（0.1 m/sの並進、35 deg/sの回転）下で、平均して約7秒の実行時間であり、実行可能な問題のプラン作成には平均1.8秒で完了した。
• ビジョンフィードバックと2段階グリッパーを用いた実世界実験で、3Dプリントされたクランプ、金属のネジ、プーリー・ホイルの再配置に成功した。
• 失敗事例の主な原因は、予期しないスリップや摩擦係数の誤推定であり、より良い力制御またはオンラインパrameter推定により緩和可能であった。
• オフラインでのグリップ生成フェーズは1オブジェクトあたり数分を要したが、プルーニング後は1オブジェクトあたり10～40個のユニークなグリップ候補で十分であった。