[논문 리뷰] Environmental force sensing helps robots traverse cluttered large obstacles using physical interaction

Qihan Xuan, Chen Li|arXiv (Cornell University)|2021. 12. 15.

Robotic Locomotion and Control인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 환경력 감지와 물리적 상호작용을 통해 로봇이 혼잡하고 큰 장애물을 횡단할 수 있도록 하는 힘 피드백 제어 전략을 제안한다. 물리 모델을 통해 감지된 힘으로부터 비틀림 강성(beam stiffness)을 추정함으로써, 로봇은 에너지 소비를 줄이고 횡단 성공률을 높이기 위해 운동 모드(예: 기울임에서 굴림으로 전환)를 전환한다. 시뮬레이션에서 고정된 밀기 또는 피하기 전략보다 뛰어난 성능을 보였다.

ABSTRACT

Many applications require robots to move through complex 3-D terrain with large obstacles, such as self-driving, search and rescue, and extraterrestrial exploration. Although robots are already excellent at avoiding sparse obstacles, they still struggle in traversing cluttered large obstacles. To make progress, we need to better understand how to use and control the physical interaction with obstacles to traverse them. Forest floor-dwelling cockroaches can use physical interaction to transition between different locomotor modes to traverse flexible, grass-like beams of a large range of stiffness. Inspired by this, here we studied whether and how environmental force sensing helps robots make active adjustments to traverse cluttered large obstacles. We developed a physics model and a simulation of a minimalistic robot capable of sensing environmental forces during traversal of beam obstacles. Then, we developed a force-feedback control strategy, which estimated beam stiffness from the sensed contact force using the physics model. Then in simulation we used the estimated stiffness to control the robot to either stay in or transition to the more favorable locomotor modes to traverse. When beams were stiff, force sensing induced the robot to transition from a more costly pitch mode to a less costly roll mode, which helped the robot traverse with a higher success rate and less energy consumed. By contrast, if the robot simply pushed forward or always avoided obstacles, it would consume more energy, become stuck in front of beams, or even flip over. When the beams were flimsy, force sensing guided the robot to simply push across the beams. In addition, we demonstrated the robustness of beam stiffness estimation against body oscillations, randomness in oscillation, and uncertainty in position sensing. We also found that a shorter sensorimotor delay reduced energy cost of traversal.

연구 동기 및 목표

• 로봇이 복잡한 3차원 지형에서 큰 탄성 장애물과의 물리적 상호작용을 통해 횡단 성능을 햖을 수 있는 방식을 이해하는 것.
• 환경력 감지가 장애물 횡단 중 적극적인 적응을 가능하게 하는지 조사하는 것.
• 힘 피드백을 사용하여 장애물 강성을 추정하고 최적의 운동 모드를 선택하는 제어 전략을 개발하는 것.
• 신체 진동, 센서 노이즈, 위치 불확실성 하에서 강성 추정의 견고성을 평가하는 것.
• 센서-운동 지연이 횡단 중 에너지 효율성에 미치는 영향을 정량화하는 것.

제안 방법

• 빔 형태의 장애물과의 상호작용을 물리 기반 시뮬레이션으로 구현한 최소한의 로봇 모델을 개발하였다.
• 횡단 중 접촉력과 비틀림 강성 간의 관계를 설명하기 위해 물리 모델을 사용하였다.
• 감지된 접촉력에서 실시간으로 비틀림 강성을 추정하기 위해 힘 피드백을 사용하였다.
• 추정된 강성에 기반해 운동 모드(예: 기울임과 굴림)를 전환하는 제어 전략을 구현하였다.
• 신체 진동, 무작위 외란, 위치 센서의 불확실성 등 다양한 조건에서 시스템을 테스트하였다.
• 센서-운동 지연을 다양하게 조절하여 에너지 비용과 횡단 성능에 미치는 영향을 평가하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 환경력 감지 기술이 큰 탄성 장애물을 만났을 때 로봇이 운동 모드를 능동적으로 적응시킬 수 있는가?
• RQ2 접촉력에서 추정한 강성이 횡단 성공률과 에너지 효율성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 센서-운동 지연은 장애물 횡단의 에너지 비용에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 신체 진동과 센서 노이즈에 대해 강성 추정 방법의 견고성은 어떠한가?
• RQ5 강성 추정에 기반해 운동 모드를 전환하는 전략이 고정 전략(예: 항상 앞으로 밀기 또는 항상 장애물 피하기)보다 에너지 소비를 줄이는가?

주요 결과

• 빔이 강성 있는 경우, 힘 감지 기술을 통해 로봇은 고비용의 기울임 모드에서 더 효율적인 굴림 모드로 전환할 수 있었으며, 이로 인해 횡단 성공률가 상승하고 에너지 소비가 감소하였다.
• 유연한 빔의 경우, 힘 감지 기술 덕분에 복잡한 모드 전환 없이 단순히 밀고 지나가는 것으로 충분하여 높은 성공률과 낮은 에너지 소비를 유지할 수 있었다.
• 신체 진동, 무작위 진동 패tern, 위치 센서의 불확실성 하에서도 강성 추정 방법이 견고하게 유지되었다.
• 짧은 센서-운동 지연일수록 횡단 중 에너지 비용이 낮아졌으며, 이는 적시 피드백의 중요성을 시사한다.
• 고정 전략(예: 항상 앞으로 밀기 또는 항상 장애물 피하기)은 특히 강성 있는 빔에서 더 높은 에너지 소비, 정지, 또는 뒤집힘을 유발하였다.