[論文レビュー] Using Contact to Increase Robot Performance for Glovebox D&D Tasks.

Aykut Özgün Önol, Philip Long+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 11, 2018

Robotic Locomotion and Control参考文献 20被引用数 4

ひとこと要約

本論文では、人間型ロボットが閉鎖空間のグローブボックス環境で重い物体を操作する際のバランスを維持できる接触を内蔵した運動計画フレームワークを提案する。環境との戦略的接触を通じて動的かつ支持力を生成することで、ゼロモーメントポイント（ZMP）を支持多角形内に保つ。線形補完制約と非線形最適化を用い、関節変位と支持力を計算することで、2.5次元の準静的シミュレーションにおいて、位置誤差0.1 mの範囲で安定した二腕操作を実現した。

ABSTRACT

Glovebox decommissioning tasks usually require manipulating relatively heavy objects in a highly constrained environment. Thus, contact with the surroundings becomes inevitable. In order to allow the robot to interact with the environment in a natural way, we present a contact-implicit motion planning framework. This framework enables the system, without the specification in advance of a contact plan, to make and break contacts to maintain stability while performing a manipulation task. In this method, we use linear complementarity constraints to model rigid body contacts and find a locally optimal solution for joint displacements and magnitudes of support forces. Then, joint torques are calculated such that the support forces have the highest priority. We evaluate our framework in a 2.5D, quasi-static simulation in which a humanoid robot with planar arms manipulates a heavy object. Our results suggest that the proposed method provides the robot with the ability to balance itself by generating support forces on the environment while simultaneously performing the manipulation task.

研究の動機と目的

• 閉鎖的かつ接触制約のあるグローブボックス環境において、重い物体を操作する際のロボットの安定性を維持する課題に対処すること。
• 事前に接触モードを指定する必要をなくし、ロボットが環境と接触を自ら確立・解除できるようにすること。
• バランスを最優先に考慮した支持力生成を実現する運動計画システムを開発すること。
• ヴァルキリーや同様の人間型ロボットを用いた、原子力施設における安全で自律的な撤去作業の実現可能性を検証すること。

提案手法

• 接触力と透過不能条件を表現するため、線形補完制約（LCCs）を用いて剛体接触をモデル化する。
• LCCsにおける等式制約を不等式に緩和することで、数値的安定性を向上させ、スラック変数を許容する。
• 位置誤差、制御効率、スラック緩和を最小化する非線形最適化問題を定式化し、把持、ZMP、安定性制約を満たす。
• ゼロモーメントポイント（ZMP）を支持多角形の安全領域内に保つ最適な関節変位と支持力の大きさを求める。
• 支持力生成を最優先に考慮したマルチオブジェクティブなトルク制御器を実装し、物体の外力の作用を支持力のヌル空間に投影する。
• 人間型ロボットが高所の平面で重い物体を操作する状況を想定し、2.5次元の準静的シミュレーションを用いてフレームワークの有効性を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 事前に接触モードを指定せずに、接触を内蔵した運動計画フレームワークが、閉鎖的グローブボックス環境下での二腕操作においてロボットの安定性を維持できるか。
• RQ2 ロボットが環境との接触（例：ポートの壁）を効果的に活用することで、ゼロモーメントポイント（ZMP）を支持多角形の安全領域へどれだけ効果的にシフトできるか。
• RQ3 支持力の分布が、関節トルク要件とシステムの安定性に与える影響は何か。
• RQ4 ロボットの基準から物体の位置が増加するに従い、特にZMPが支持多角形から逸脱するおそれがある状況下で、システムの性能はいかに変化するか。

主な発見

• 初期設定後、ロボットは所望の直線的経路に沿って重い物体を搬送し、最大位置誤差0.1 mで成功した。
• 動的かつ生成された支持力のおかげで、ゼロモーメントポイント（ZMP）はタスク全体を通じて支持多角形の安全領域内に留まった。
• グローブボックスのポートへの接触を戦略的に活用した：右腕が左側のポートの端を押すことによりZMPを内側にシフトさせ、その後左腕が左ポートの右端に接触することでバランスを維持した。
• 支持力は物体の外力よりも顕著に大きかったため、関節トルクは主に支持力の大きさと分布に依存した。
• ステップ7でZMPが最も中心に位置したのは、両腕からの対称的かつバランスの取れた支持力のおかげであり、バランスの取れた接触分布の有効性を裏付けた。
• 支持力の大きさと関節トルクは、物体がロボットの基準から離れるに従いほぼ線形に増加したため、システムの挙動が予測可能であることが示された。