利用全臂触觉感知在杂乱环境中进行操纵

本文首先介绍了我们的机器人操纵方法，该方法强调在整个机械臂上与外界接触的好处。我们假设低接触力是无害的，并专注于开发能够在目标导向运动中控制接触力的机器人。受生物学启发，我们假设机器人在关节处具有低刚度致动，并在其整个机械臂表面具备触觉感知能力。随后，我们描述了一种利用这些假设的新型控制器。该控制器仅需触觉感知，无需在接触前建立环境的显式模型。它还能处理机械臂表面的多重接触。该控制器使用时间 horizon 长度为 1 的模型预测控制 (MPC)，以及在每个时间步构建的线性准静态力学模型。我们表明，该控制器使真实和模拟机器人都能以低接触力在高杂乱度环境中到达目标位置。我们的实验包括使用前臂装有新型触觉传感器阵列的真实机器人，将其伸入模拟植被和煤渣砖中进行测试。在实验中，机器人在推开可移动物体、使柔顺物体变形以及感知世界时，其整个手臂均发生了接触。