[论文解读] In-Hand Manipulation via Motion Cones

Nikhil Chavan-Dafle, Rachel Holladay+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 29, 2018

Robotic Path Planning Algorithms参考文献 29被引用 17

一句话总结

本文将运动锥——一种摩擦推动下可行运动的几何抽象——推广至包含重力和抓握操作的平面任务。通过将运动锥建模为低曲率曲面，并以多面体锥近似，作者实现了快速、基于采样的抓握内操作规划，相比先前方法实现5–1000倍的速度提升，且通过2000次运动轨迹追踪实验验证了其准确性。

ABSTRACT

In this paper, we present the mechanics and algorithms to compute the set of feasible motions of an object pushed in a plane. This set is known as the motion cone and was previously described for non-prehensile manipulation tasks in the horizontal plane. We generalize its geometric construction to a broader set of planar tasks, where external forces such as gravity influence the dynamics of pushing, and prehensile tasks, where there are complex interactions between the gripper, object, and pusher. We show that the motion cone is defined by a set of low-curvature surfaces and provide a polyhedral cone approximation to it. We verify its validity with 2000 pushing experiments recorded with motion tracking system. Motion cones abstract the algebra involved in simulating frictional pushing by providing bounds on the set of feasible motions and by characterizing which pushes will stick or slip. We demonstrate their use for the dynamic propagation step in a sampling-based planning algorithm for in-hand manipulation. The planner generates trajectories that involve sequences of continuous pushes with 5-1000x speed improvements to equivalent algorithms. Video Summary -- https://youtu.be/tVDO8QMuYhc

研究动机与目标

• 将运动锥的概念从水平、非抓握推动扩展至包含重力和复杂接触相互作用的垂直平面任务。
• 将运动锥建模为在一点相交的低曲率曲面集合，以实现几何与计算上的可处理性。
• 开发运动锥的多面体近似方法，以实现实时机器人操作中高效规划。
• 利用Vicon运动捕捉系统，通过实验验证粘滑行为与运动锥预测的准确性。
• 将运动锥集成至基于采样的规划器（T-RRT*）中，用于抓握内操作，显著提升规划速度与解的质量。

提出的方法

• 基于牛顿第二定律、库仑摩擦定律及最大耗散原理，推导平面刚体动力学中的运动锥几何。
• 将运动锥定义为在摩擦推动下，物体所有可行的运动速度（速度与角速度）的集合，受摩擦锥及重力等外力约束。
• 通过多面体锥近似曲面化的运动锥，以实现快速计算并可集成至基于采样的规划器中。
• 实现T-RRT*规划器，利用运动锥作为动力学传播步骤，实现对高接触密度操作策略的高效探索。
• 使用Vicon运动捕捉系统记录2000次推动实验，将预测的运动锥行为与实际物体轨迹进行对比。
• 将该框架应用于抓握操作任务，包括重新抓握与非凸物体操作，在不同摩擦条件下进行测试。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何将运动锥推广至包含重力与抓握接触的平面推动任务，而不仅限于水平、非抓握推动？
• RQ2 在平面内存在重力等外力时，运动锥的几何特性由哪些因素定义？
• RQ3 运动锥的多面体近似是否能在保持高精度的同时，支持复杂操作任务中的实时规划？
• RQ4 与先前方法相比，基于运动锥的规划在抓握内操作任务中的速度与解质量表现如何？
• RQ5 在不同摩擦条件下，运动锥在真实世界推动实验中预测粘滑行为的准确性如何？

主要发现

• 在重力作用下的平面推动中，运动锥由在一点相交的低曲率曲面构成，两两相交形成直线，支持几何建模。
• 运动锥的多面体近似在保持高精度的同时，实现了高效计算，并可无缝集成至基于采样的规划器中。
• 基于运动锥的规划相比等效的先前算法实现5–1000倍加速，多个重新抓握任务的中位规划时间低于1秒。
• 利用Vicon系统进行的实验验证表明，运动锥能准确预测抓握推动任务中的粘附与滑动行为。
• 该规划器成功生成了稳定且连续的推动策略，适用于复杂任务，包括T形物体的重新抓握与长方体的三维重新抓握，其解的质量与效率均优于先前方法。
• 高摩擦推杆可在目标运动位于运动锥内时直接采用推动策略，而低摩擦情况则需采用包含垂直与侧向推动的多步策略。