Contact-Implicit Model Predictive Control for Dexterous In-hand Manipulation: A Long-Horizon and Robust Approach
作者: Yongpeng Jiang, Mingrui Yu, Xinghao Zhu, Masayoshi Tomizuka, Xiang Li
分类: cs.RO
发布日期: 2024-02-29 (更新: 2024-11-07)
备注: 7 pages, 8 figures, accepted by IROS2024
💡 一句话要点
提出接触隐式模型预测控制以解决灵巧手内操作问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 灵巧手操作 模型预测控制 接触隐式 机器人技术 长时间操作 鲁棒性 实时控制
📋 核心要点
- 现有方法在实时接触检测和推断方面存在局限，导致灵巧手内操作性能下降。
- 本文提出了一种高层接触隐式模型预测控制器，允许机器人在无预定义接触序列的情况下进行长时间操作。
- 实验结果表明，所提方法在执行接触丰富的运动时效率更高，且在不同物体上具有良好的泛化能力。
📝 摘要（中文）
灵巧的手内操作是生产和生活中的一项重要技能。然而，接触的高度刚性和可变性限制了实时接触检测和推断，降低了基于模型的方法性能。受到接触丰富的运动和操作最新进展的启发，本文提出了一种新颖的基于模型的方法来控制灵巧的手内操作，克服当前的局限性。该方法允许机器人在没有预定义接触序列或单独规划程序的情况下，稳健地执行长时间的手内操作。具体而言，我们设计了一个高层接触隐式模型预测控制器，以生成实时接触计划，由低层跟踪控制器执行。与其他基于模型的方法相比，这种长时间特性使得重新规划和稳健执行接触丰富的运动更加高效；与现有的基于学习的方法相比，所提方法实现了灵巧性，并且能够在不同物体上泛化，无需任何预训练。详细的仿真和消融研究证明了我们方法的效率和有效性。该方法在23自由度的长时间手内物体旋转任务中以20Hz的频率运行。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决灵巧手内操作中的实时接触检测和推断问题，现有方法因接触的刚性和可变性而表现不佳。
核心思路：提出高层接触隐式模型预测控制器，能够在没有预定义接触序列的情况下，实时生成接触计划，从而提高操作的灵活性和鲁棒性。
技术框架：整体架构包括高层控制器和低层跟踪控制器。高层控制器负责生成接触计划，低层控制器则执行这些计划，确保操作的精确性和稳定性。
关键创新：本研究的创新点在于引入接触隐式模型预测控制，使得机器人能够在复杂的接触环境中进行长时间的灵巧操作，显著提高了操作的效率和鲁棒性。
关键设计：在设计中，采用了动态调整的控制参数和损失函数，以优化接触计划的生成和执行过程，确保在不同物体上的泛化能力。具体的网络结构和参数设置在实验中经过详细调优。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提方法在23自由度的手内物体旋转任务中以20Hz的频率运行，显著提高了操作的效率和鲁棒性。与传统方法相比，重新规划能力和对不同物体的泛化能力均有显著提升。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人抓取、自动化装配和人机交互等场景。通过提高机器人在复杂接触环境中的操作能力，能够显著提升生产效率和灵活性，具有广泛的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Dexterous in-hand manipulation is an essential skill of production and life. However, the highly stiff and mutable nature of contacts limits real-time contact detection and inference, degrading the performance of model-based methods. Inspired by recent advances in contact-rich locomotion and manipulation, this paper proposes a novel model-based approach to control dexterous in-hand manipulation and overcome the current limitations. The proposed approach has an attractive feature, which allows the robot to robustly perform long-horizon in-hand manipulation without predefined contact sequences or separate planning procedures. Specifically, we design a high-level contact-implicit model predictive controller to generate real-time contact plans executed by the low-level tracking controller. Compared to other model-based methods, such a long-horizon feature enables replanning and robust execution of contact-rich motions to achieve large displacements in-hand manipulation more efficiently; Compared to existing learning-based methods, the proposed approach achieves dexterity and also generalizes to different objects without any pre-training. Detailed simulations and ablation studies demonstrate the efficiency and effectiveness of our method. It runs at 20Hz on the 23-degree-of-freedom, long-horizon, in-hand object rotation task.