[논문 리뷰] Using Contact to Increase Robot Performance for Glovebox D&D Tasks.

Aykut Özgün Önol, Philip Long외 1명|arXiv (Cornell University)|2018. 07. 11.

Robotic Locomotion and Control참고 문헌 20인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 인간형 로봇이 구속된 글로브박스 환경에서 무거운 물체를 다룰 때 환경과의 전략적 접촉을 통해 동적으로 지지력을 생성함으로써 균형을 유지할 수 있도록 하는 접촉 암시적 운동 계획 프레임워크를 제안한다. 선형 보완 제약 조건과 비선형 최적화를 사용하여, 영점 모멘트 지점이 지지 다각형 내에 유지되도록 관절 이동량과 지지력을 계산함으로써, 위치 오차가 0.1 m인 2.5차원 준정적 시뮬레이션에서 안정적인 双손 다이내믹 조작을 성공적으로 구현하였다.

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.

연구 동기 및 목표

• 제한된 접촉 조건이 존재하는 구속된 글로브박스 환경에서 무거운 물체를 다룰 때 로봇의 안정성을 유지를 해결하기 위해.
• 접촉 모드를 사전에 지정할 필요 없이 로봇이 환경과의 접촉을 자율적으로 형성하고 해체할 수 있도록 하기 위해.
• 조작 작업을 수행하는 동안 지지력 생성을 우선시함으로써 균형을 유지하는 운동 계획 시스템을 개발하기 위해.
• 바이크리 등 인간형 로봇이 원자력 시설에서 안전하고 자율적인 철거 작업을 수행할 수 있는지의 가능성을 평가하기 위해.

제안 방법

• 접촉력과 침투 방지 조건을 표현하기 위해 선형 보완 제약 조건(LCCs)을 사용하여 강체 접촉을 모델링한다.
• LCCs의 등식 제약 조건을 부등식으로 완화하여 수치적 안정성을 향상시키고 스레드 변수를 허용한다.
• 잡기, ZMP, 안정성 제약 조건을 충족시키는 조건 하에 위치 오차, 제어 노력, 완화 스레드를 최소화하는 비선형 최적화 문제를 설정한다.
• 영점 모멘트 지점이 지지 다각형의 안전 영역 내에 유지되도록 최적의 관절 이동량과 지지력 크기를 계산한다.
• 지지력 생성을 우선시하고 물체의 외력 벡터를 지지력의 노름 공간에 투영하는 다목적 토크 제어기를 구현한다.
• 인간형 로봇이 고상 평면 위에서 무거운 물체를 조작하는 것을 평가하기 위해 2.5차원 준정적 시뮬레이션을 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 접촉 암시적 운동 계획 프레임워크는 사전에 접촉 모드를 지정하지 않고도 제한된 글로브박스 환경에서 이중손 조작 중 로봇의 안정성을 유지할 수 있는가?
• RQ2 로봇은 환경 접촉(예: 포트 벽)을 얼마나 효과적으로 활용하여 영점 모멘트 지점을 지지 다각형의 안전 영역으로 이동시킬 수 있는가?
• RQ3 물체 운반 중 지지력 분포가 관절 토크 요구량과 시스템 안정성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 로봇 기준에서 물체의 이동 거리가 증가함에 따라 시스템 성능은 어떻게 변화하는가. 특히 ZMP이 지지 다각형을 벗어나려는 위협이 있을 경우 어떻게 대응하는가?

주요 결과

• 초기 설정 이후 물체가 원하는 직선 경로를 따라 이동하는 데 최대 위치 오차 0.1 m로 성공적으로 운반되었다.
• 동적으로 생성된 지지력 덕분에 영점 모멘트 지점(ZMP)이 작업 전반에 걸쳐 지지 다각형의 안전 영역 내에 유지되었다.
• 글로브박스 포트에 대한 접촉을 전략적으로 활용: 오른팔이 포트의 왼쪽 끝에 접촉하여 ZMP를 내부로 이동시키고, 이후 왼팔이 왼쪽 포트의 오른쪽 끝에 접촉하여 균형을 유지하였다.
• 지지력은 물체 외력보다 크게 나타나 관절 토크는 주로 지지력의 크기와 분포에 의존하였다.
• 단계 7에서 양팔의 대칭적 지지력 덕분에 ZMP가 가장 중심에 위치하여 균형 잡힌 접촉 분포의 효과를 확인하였다.
• 지지력 크기와 관절 토크는 물체의 기준 기준에서의 거리에 대해 거의 선형적 의존성을 보이며, 이는 예측 가능한 시스템 동작을 의미한다.