[논문 리뷰] Dual-Arm In-Hand Manipulation and Regrasping Using Dexterous Manipulation Graphs

Silvia Cruciani, Kaiyu Hang외 2명|arXiv (Cornell University)|2019. 04. 25.

Robot Manipulation and Learning참고 문헌 51인용 수 13

한 줄 요약

이 논문은 이중팔 로봇과 평행 클램프를 사용하여 손안에서의 조작 및 재그립핑을 계획하기 위해 유연한 조작 그래프(Dexterous Manipulation Graphs, DMG)를 제안한다. 물체 표면에서 손가락의 운동을 그래프로 모델링함으로써, 조율된 밀기 및 재그립핑 순서를 가능하게 하며, ABB Yumi 로봇에서 성공적으로 구현되어 단일팔 접근 방식에 비해 작업 성공률이 향상되었다.

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.

연구 동기 및 목표

• 평행 클램프가 내재된 민감도가 부족하여 손안에서의 조작 및 재그립핑에 도전하는 문제를 해결하기 위해.
• 물체 표면에서 가능한 손가락 운동을 기록하는 그래프 기반 표현을 개발하기 위해.
• 두 팔이 외재적 민감도를 활용하여 번갈아가며 물체를 조작하도록 이중팔 조율을 가능하게 하기 위해.
• 순수한 손안에서의 조작을 넘어서 재그립핑 동작을 통합하여 이전에는 비가능한 구성 상태를 해결하기 위해.
• 실제 이중팔 로봇(AFF Yumi)을 대상으로 복잡한 그립 재구성 작업을 위해 접근 방식을 검증하기 위해.

제안 방법

• 유연한 조작 그래프(DMG)는 물체의 3차원 형태에서 유도되며, 표면을 따라 가능한 손가락 운동을 이산적인 무방향 그래프로 표현한다.
• 운동 프리미티브(이동, 회전, 재그립핑)를 정의하여 DMG를 생성하며, 각 구성 요소는 도달 가능한 구성 상태의 집합을 나타낸다.
• 그래프 탐색을 통해 초기 그립 구성 상태에서 목표 상태로의 경로를 찾으며, 손안에서의 조작과 재그립핑 동작을 통합한다.
• 이중팔 시스템은 두 클램프 간의 상대 운동을 사용하여 계획을 실행하며, ECTS(엔드 에프렉터 제어 전략) 프레임워크를 통해 조율된다.
• 환경 접촉(예: 테이블 표면)은 고정된 밀기 지점으로 모델링되어, 두 번째 팔이 가용하지 않을 경우 손안에서의 밀기 조작을 가능하게 한다.
• DMG는 분리된 구성 요소를 연결하는 재그립핑 동작을 포함하도록 확장되어, 순수한 손안에서의 조작으로는 달성할 수 없는 해결책을 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 제한된 자유도를 가진 평행 클램프를 위한 유연한 조작 그래프 기반 표현은 어떻게 가능한 손안에서의 조작 운동을 모델링할 수 있는가?
• RQ2 순수한 손안에서의 조작으로 해결할 수 없는 그립 재구성 문제를 해결하기 위해 재그립핑의 역할은 무엇인가?
• RQ3 외재적 민감도를 활용한 복잡한 조작을 가능하게 하기 위해 이중팔 조율은 어떻게 모델링하고 실행할 수 있는가?
• RQ4 환경 접촉은 어떻게 계획 과정에 통합되어 두 번째 로봇 팔이 없을 경우의 대체 조치로 기능할 수 있는가?
• RQ5 DMG는 다양한 물체 형태와 그립 구성 상태에 걸쳐 견고하고 일반화 가능한 계획을 어떻게 가능하게 하는가?

주요 결과

• DMG는 ABB Yumi 로봇에서 손안에서의 조작 작업을 성공적으로 수행하였으며, 실물에서 물체를 놓지 않고 실린더 표면을 따라 90도 회전 및 이동 조작을 수행하였다.
• 재그립핑 동작의 추가로, 순수한 손안에서의 조작만으로는 해결이 불가능한 그립 재구성 문제를 해결할 수 있었다.
• 실험을 통해 테이블을 고정된 밀기 지점으로 활용함으로써 단일팔 설정에서도 효과적인 손안에서의 밀기 조작이 가능했으며, 목표 그립 구성 상태를 달성할 수 있었다.
• 협동된 밀기 및 재그립핑 동작을 포함한 복잡한 순서의 실행이 신뢰성 있게 이루어졌으며, 여러 차례의 물리적 실험을 통해 검증되었다.
• DMG 기반 계획 접근 방식은 다양한 물체 기하학적 형태와 그립 구성 상태에 적응 가능하여 실제 환경에서의 실행에서도 견고함을 입증하였다.