Feel the Tension: Manipulation of Deformable Linear Objects in Environments with Fixtures using Force Information

📄 arXiv: 2310.06424v1 📥 PDF

作者: Finn Süberkrüb, Rita Laezza, Yiannis Karayiannidis

分类: cs.RO

发布日期: 2023-10-10

备注: 2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

DOI: 10.1109/IROS47612.2022.9982065

💡 一句话要点

提出一种基于力信息的变形线性物体操作方法以解决盲操控问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 变形线性物体 力感知 盲操控 在线模型估计 机器人操作 电缆线束 滑动夹持原语

📋 核心要点

  1. 现有方法在操控变形线性物体时，往往依赖视觉信息，限制了在复杂环境中的应用。
  2. 本文提出了一种简化的DLO模型，通过保持物体张力实现盲操控，并引入在线模型估计程序。
  3. 在实际电缆线束生产任务中，结合基本操作原语进行测试，验证了力感知的有效性和可靠性。

📝 摘要（中文）

人类能够在几乎没有视觉信息的情况下操控变形线性物体（DLO），主要依赖于力感知。本文提出了一种简化的DLO模型，使得在保持物体张力的情况下实现盲操控。此外，论文还提出了一种在线模型估计程序。基于该模型定义了一组基本的滑动和夹持操作原语，这些原语的组合可以实现更复杂的运动，如DLO的缠绕。模型估计和操作原语在实际的电缆线束生产任务中进行了单独和联合测试，使用双臂YuMi机器人，展示了基于力的感知在复杂场景中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在复杂环境中操控变形线性物体时对视觉信息的依赖，现有方法在此方面存在局限性，难以实现高效的盲操控。

核心思路：论文的核心思路是通过简化的DLO模型，保持物体在张力状态下进行操控，进而实现对物体的有效控制，减少对视觉信息的依赖。

技术框架：整体架构包括DLO模型的构建、在线模型估计程序的实现，以及基于模型定义的滑动和夹持操作原语。操作原语的组合使得可以实现更复杂的运动。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种新的DLO模型和在线估计方法，使得在复杂环境中可以仅依赖力感知进行有效操控，这与传统依赖视觉的方法形成鲜明对比。

关键设计：关键设计包括对DLO模型的简化、在线模型估计的算法设计，以及滑动和夹持操作原语的定义，确保在实际应用中能够灵活应对不同的操控需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用双臂YuMi机器人进行电缆线束生产任务时，基于力的感知方法能够有效完成复杂操控，且在多个测试场景中表现出较高的成功率，验证了所提方法的有效性和可靠性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人自动化、制造业和服务机器人等，尤其是在需要操控电缆、线束等变形物体的场景中。通过减少对视觉信息的依赖，能够提高机器人在复杂环境中的操作灵活性和效率，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Humans are able to manipulate Deformable Linear Objects (DLOs) such as cables and wires, with little or no visual information, relying mostly on force sensing. In this work, we propose a reduced DLO model which enables such blind manipulation by keeping the object under tension. Further, an online model estimation procedure is also proposed. A set of elementary sliding and clipping manipulation primitives are defined based on our model. The combination of these primitives allows for more complex motions such as winding of a DLO. The model estimation and manipulation primitives are tested individually but also together in a real-world cable harness production task, using a dual-arm YuMi, thus demonstrating that force-based perception can be sufficient even for such a complex scenario.