核心概念
本論文では、接触力学の不確定性を考慮しながら、ロバストな開ループ押し出し動作を生成する手法を提案する。準静的接触力学モデルを用いて、接触時の物体位置の分散を予測し、この分散を最小化するように最適化を行う。さらに、接触確率を高める軌道サンプリング手法を提案することで、ロバストな押し出し動作を効率的に生成できる。
摘要
本論文では、ロボットが物体を押し出す際の不確定性に着目し、ロバストな開ループ動作を生成する手法を提案している。
まず、準静的接触力学モデルを用いて、接触時の物体位置の分散を予測する手法を示した。接触時の分散は、接触の有無と接触点での摂動の分散によって決まる。この分散予測を用いて、物体位置の分散を最小化するように最適化を行う。
次に、接触確率を高める軌道サンプリング手法を提案した。ロボット軌道をパラメータ化し、物体位置の事前分布に基づいて、接触確率の高い軌道を効率的にサンプリングする。
最後に、提案手法を用いて、2本の腕によるロバストな押し出し動作を生成し、長時間の押し出し動作を実現できることを示した。提案手法は、接触力学の不確定性を考慮しつつ、効率的に最適な押し出し動作を生成できる。
統計資料
物体位置の分散は、接触の有無と接触点での摂動の分散によって決まる。
接触がない場合、物体位置の分散は変化しない。
接触がある場合、物体位置の分散は、接触確率と接触点での摂動の分散によって増加する。
引述
"本論文では、接触力学の不確定性を考慮しながら、ロバストな開ループ押し出し動作を生成する手法を提案する。"
"準静的接触力学モデルを用いて、接触時の物体位置の分散を予測し、この分散を最小化するように最適化を行う。"
"接触確率を高める軌道サンプリング手法を提案することで、ロバストな押し出し動作を効率的に生成できる。"