Основные понятия
이 논문은 접촉 동역학의 불확실성을 모델링하여 로버스트한 조작 행동을 합성하는 방법을 제안한다. 준정적 접촉 동역학을 활용하여 객체 구성의 분산을 예측하고, 이를 바탕으로 샘플링 기반 궤적 최적화 알고리즘을 통해 로버스트한 푸싱 궤적을 생성한다.
Аннотация
이 논문은 접촉 기반 조작에 대한 두 가지 핵심 과제를 다룹니다. 첫째, 접촉 동역학은 불연속적이어서 전통적인 경사 기반 최적화가 어렵습니다. 둘째, 비프리헨실 접촉은 불확실성이 크기 때문에 정확한 모델을 가정한 오픈루프 계획은 실패할 수 있습니다.
이 논문은 다음과 같은 기여를 제시합니다:
- 준정적 접촉 동역학을 활용하여 객체 구성의 분산을 예측하는 방법을 제안합니다. 이를 통해 접촉 동역학의 불확실성을 모델링할 수 있습니다.
- 접촉 가능성이 높은 로봇 궤적을 샘플링하는 메커니즘을 제안합니다.
- 예측된 분산을 활용하여 로버스트한 푸싱 궤적을 합성하는 샘플링 기반 최적화 알고리즘을 제안합니다.
실험 결과, 제안된 접근법은 비전 또는 촉각 피드백 없이도 장기 푸싱 동작을 성공적으로 합성할 수 있음을 보여줍니다.
Статистика
접촉이 있을 경우 객체 구성의 분산은 접촉 지표 Eb[η]와 접촉 노이즈 분산 Vw의 곱으로 표현된다.
접촉이 없을 경우 객체 구성은 변하지 않으며, 분산은 이전 시간 스텝의 분산과 같다.
Цитаты
"접촉 동역학은 불연속적이어서 전통적인 경사 기반 최적화가 어렵다."
"비프리헨실 접촉은 불확실성이 크기 때문에 정확한 모델을 가정한 오픈루프 계획은 실패할 수 있다."