Dynamic Manipulation

Categoría: Planning & manipulation › Manipulation
Etiquetas: manipulation, dynamics, nonprehensile, deformable-objects, throwing

Manipulación en la que las fuerzas de inercia y de aceleración son esenciales para la tarea, como al lanzar, sacudir o atrapar, de modo que el objeto sigue moviéndose después de que termina el contacto.

Definición

Manipulación dinámica (dynamic manipulation) abarca las tareas de manipulación cuyo análisis no puede ignorar las fuerzas necesarias para acelerar el robot y el objeto. Matthew Mason y Kevin Lynch usaron el término a principios de la década de 1990 para distinguir estas tareas de las operaciones cinemáticas, estáticas y cuasiestáticas que supone la mayor parte del trabajo sobre agarre y ensamblaje. Lanzar, hacer malabares, golpear con un bate, arrojar, arrebatar un objeto de una mesa y sacudir una tela son ejemplos típicos: el robot acumula cantidad de movimiento en el objeto, y gran parte del movimiento útil ocurre después de que el efector final haya frenado o lo haya soltado.

El principal beneficio es el alcance y la velocidad. Un lanzamiento puede colocar un objeto fuera del espacio de trabajo del brazo, una sacudida puede extender una prenda mucho más allá de la envergadura del brazo y un golpe rápido puede mover un objeto que un empuje lento solo arrastraría. Las acciones dinámicas también permiten que una pinza sencilla, o ninguna pinza, controle grados de libertad que no puede sujetar directamente; gran parte de este trabajo es no prensil y usa la gravedad, la inercia y el contacto en lugar de un agarre firme. El coste es que el resultado depende de magnitudes difíciles de medir y de modelar: la fricción durante el deslizamiento y la suelta, el comportamiento en los impactos, la resistencia del aire sobre objetos ligeros o deformables, el ancho de banda de los actuadores y errores de sincronización de unos pocos milisegundos.

Existen dos enfoques generales. El trabajo basado en modelos deduce las ecuaciones de movimiento del robot y del objeto, planifica trayectorias que respetan los límites de par y de velocidad y a menudo se apoya en una realimentación rápida, como en los robots que hacen malabares o golpean con un bate. El trabajo basado en aprendizaje, más común con objetos deformables y artículos desconocidos, aprende los parámetros de un pequeño conjunto de primitivas de movimiento, como una sacudida o un lanzamiento, a partir de ensayos en simulación o en hardware, y corrige los efectos que el modelo no captura. En ambos casos, el hardware debe poder alcanzar velocidades altas de forma segura, por lo que muchos sistemas funcionan en celdas valladas o con brazos ligeros.

Por qué importa

Muchas tareas cotidianas son mucho más rápidas, o solo son posibles, con movimiento dinámico, desde sacudir una camisa hasta arrojar piezas a un contenedor. Reconocer cuándo una tarea necesita dinámica, en lugar de un movimiento cuasiestático lento, cambia la elección del hardware, del modelo, del controlador y de las medidas de seguridad.

Aplicaciones clave

Despliegue de telas y prendas mediante sacudidas
Lanzamiento de objetos a contenedores más allá del alcance del brazo
Malabares, golpes con bate y atrapadas con brazos rápidos
Lanzamientos no prensiles y reagarre en la mano
Manipulación de cuerdas y cables con movimientos de latigazo o de balanceo

En la práctica

Un equipo que construye un sistema de dos brazos para desplegar telas prueba primero acciones de agarrar y arrastrar y descubre que una prenda arrugada necesita muchos pasos para extenderse. Pasan a una primitiva de sacudida: ambas pinzas agarran la tela por dos puntos, la levantan, la balancean hacia delante a alta velocidad y la bajan mientras tiran hacia atrás, de modo que la resistencia del aire y la cantidad de movimiento de la tela la extienden plana sobre la mesa. Una política aprendida elige solo los dos puntos de agarre a partir de una imagen cenital, mientras que la trayectoria de sacudida en sí es fija y está ajustada a los límites de velocidad de los brazos. Los ingenieros comprueban que se respetan los límites de velocidad y aceleración articulares de los brazos, que el balanceo permanece dentro del espacio de trabajo con clasificación de seguridad y que las pinzas sujetan el tejido con suficiente firmeza para no perderlo a mitad del balanceo.

Ideas erróneas comunes

La manipulación dinámica simplemente significa mover el brazo rápido — lo que la define es que las fuerzas de inercia importan para el resultado de la tarea, no solo la velocidad del brazo
Requiere un modelo físico preciso — muchos sistemas usan primitivas de movimiento fijas y aprenden sus parámetros a partir de ensayos en lugar de modelar cada efecto
Solo sirve para demostraciones vistosas — las acciones dinámicas pueden reducir el número de pasos necesarios en tareas como extender telas o llenar contenedores
Un planificador cuasiestático puede simplemente ejecutarse más rápido — una vez que la inercia importa, un modelo cuasiestático ya no predice el movimiento del objeto después del contacto

Quién debería saberlo

Investigadores en manipulación que trabajan en tareas con objetos deformables o no prensiles
Ingenieros de aprendizaje robótico que diseñan primitivas de movimiento
Ingenieros de control que ajustan trayectorias de brazos a alta velocidad
Ingenieros de seguridad que especifican celdas de trabajo para movimientos rápidos de robots

Tecnologías relacionadas

Manipulación no prensil (Nonprehensile Manipulation)
Primitivas de movimiento (Motion Primitives)
Optimización de trayectorias (Trajectory Optimization)
Simulación física (Physics Simulation)
Visión de alta velocidad (High-Speed Vision)

Términos relacionados

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