主动外部接触感知：在通用插孔插入任务中的应用
机器人学
2022-03-29 v2
摘要
我们提出一种方法，主动估计被抓取的刚体物体与其环境之间的接触位置，并将此作为插孔插入策略的输入。一个估计模型与一个主动触觉反馈控制器协同工作以精确估计外部接触。该控制器通过维持一致的接触模式来帮助估计模型获得更好的估计。更好的估计使控制器更容易调节接触。随后我们训练了一个物体无关的插入策略，该策略学习利用一系列接触估计来引导未见过的插杆插入孔中。与以往直接从触觉信号学习策略的工作不同，由于该策略处于接触构型空间，它可以直接在仿真中学习。最后，我们在真实实验中共同演示并评估了主动外部接触线估计与训练好的插入策略。我们表明，相较于以往端到端方法，所提方法以更高的成功率和更少的插入尝试插入了多种形状的测试物体。补充视频与结果见 https://sites.google.com/view/active-extrinsic-contact。
引用
@article{arxiv.2110.03555,
title = {Active Extrinsic Contact Sensing: Application to General Peg-in-Hole Insertion},
author = {Sangwoon Kim and Alberto Rodriguez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.03555},
year = {2022}
}