[논문 리뷰] Reorienting Objects in 3D Space Using Pivoting

Yifan Hou, Zhenzhong Jia외 1명|arXiv (Cornell University)|2019. 12. 05.

Robot Manipulation and Learning참고 문헌 40인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 두 손가락 핀치 그립퍼를 사용하여 3차원 물체를 재정렬하기 위한 피벗 기반 운동 계획 프레임워크를 제안한다. 그립퍼의 운동을 물체의 회전에서 분리함으로써 작업 공간 제약 조건 하에서도 효율적인 조작을 가능하게 한다. 피벗-온-서포트 및 롤-온-서포트라는 두 가지 운동 프리미티브를 도입하고, 보수적이고 강건한 계획을 통해 전통적인 픽-앤드플레이스 방법보다 더 적은 접촉 수로 더 많은 재정렬 문제를 해결한다. 시뮬레이션과 실제 실험 모두에서 95%의 성공률을 달성하였다.

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.

연구 동기 및 목표

• 엄격한 작업 공간 제약 조건 하에서 임의의 형상을 가진 강체 3차원 물체를 두 손가락 핀치 그립퍼로 재정렬하는 데 도전하는 것.
• 전통적인 픽-앤드플레이스 방법의 한계를 극복하는 것 — 이는 물체를 완전히 회전시켜야 하며, 좁은 공간에서 효율성이 떨어짐.
• 그립퍼의 운동을 물체의 회전에서 분리하기 위해, 손가락과 테이블 사이의 제어된 슬립을 허용하는 피벗을 활용하는 운동 계획 프레임워크를 개발하는 것.
• 마찰 및 인식에 대한 불확실성에 대응하기 위해 보수적 계획과 두 단계로 구성된 그립퍼 설계를 통해 강건성을 확보하는 것 — 이는 피벗과 견고한 쥔 장치 모두를 지원함.

제안 방법

• 피벗-온-서포트(중력 하에서 슬립이 있는 제어된 회전)와 롤-온-서포트(테이블 접촉을 통한 비스립 쥔 장치로 안정성 전환)라는 두 가지 새로운 운동 프리미티브를 도입.
• 임의의 3차원 자세 간 재정렬을 달성하기 위해 두 프리미티브를 번갈아 사용하는 계층적 운동 계획 알고리즘을 개발.
• 피벗의 안정성 조건을 유도하기 위해 기하학적 및 기계적 분석을 적용하여 계획 중 빠른 가능성 검사가 가능하게 함.
• 접촉 수를 최소화하기 위해 그립 위치에 대한 그래프 탐색을 통해 최적의 다단계 재정렬 시퀀스를 찾음.
• 피벗(유연한 쥔 장치)과 견고한 쥔 장치(힘 폐쇄) 모드를 모두 지원하는 두 단계 그립퍼 설계를 구현.
• 최악의 상황을 가정한 보수적 계획과 강건한 제어 전략을 통해 마찰 및 인식의 불확실성을 처리함.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 엄격한 로봇 작업 공간 제약 조건 하에서 피벗 기반 운동 프리미티브가 3차원 물체의 효율적 재정렬을 가능하게 할 수 있는가?
• RQ2 3차원 공간에서 피벗을 어떻게 모델링하고 안정화할 수 있는가? 이는 신뢰성 있고 반복 가능한 재정렬을 가능하게 한다.
• RQ3 테이블 위에서 3차원 피벗을 수행할 때 안정성을 보장하는 기하학적 및 기계적 조건은 무엇인가?
• RQ4 전통적인 픽-앤드플레이스 방법과 비교할 때, 제안된 방법은 성공률, 접촉 수, 실행 시간 측면에서 어떻게 다른가?
• RQ5 두 단계 그립퍼 설계는 피벗과 견고한 쥔 장치를 효과적으로 지원하여 강건한 실행을 가능하게 하는가?

주요 결과

• 제안된 방법은 12종의 복잡한 물체에 대해 1,200개의 시뮬레이션 재정렬 문제 중 95%를 성공적으로 해결하였으며, 모든 작업 공간 제약 조건 하에서 픽-앤드플레이스 방법을 능가하였다.
• 알고리즘은 접촉 수를 픽-앤드플레이스 대비 최대 50% 감소시켜 효율성과 강건성을 향상시켰다.
• 속도 제한(0.1 m/s 이동, 35 deg/s 회전) 하에서 운동 계획의 평균 실행 시간은 약 7초였으며, 계산 가능한 문제의 계획은 평균 1.8초 내에 생성되었다.
• 시각 피드백과 두 단계 그립퍼를 사용한 실제 실험에서 3D 프린팅된 클램프, 금속 나사, 풀리 휠에서 성공을 달성하였다.
• 실패 사례는 주로 예기치 않은 슬립이나 마찰 계수 추정 오류로 인해 발생했으며, 이는 향상된 힘 제어 또는 온라인 매개변수 추정으로 보완 가능했다.
• 오프라인 그립 생성 단계는 물체당 수분이 소요되었지만, 정제 후에는 물체당 평균 10~40개의 유일한 그립 후보만 필요로 하였다.