Grasp Quality Metric

• También llamado: grasp quality measure, grasp score
• Categoría: Planning & manipulation › Manipulation
• Etiquetas: grasping, grasp-analysis, wrench-space, manipulation, datasets

Una puntuación de lo bueno que es un agarre, por ejemplo cuán grande es la llave de fuerzas perturbadora que pueden resistir sus contactos, que se usa para ordenar agarres candidatos, guiar la optimización de agarres y etiquetar conjuntos de datos de agarres.

Definición

Una métrica de calidad de agarre (grasp quality metric) asigna una puntuación escalar a un agarre para que los candidatos puedan compararse y elegirse el mejor. Las métricas analíticas parten de un modelo de los contactos entre la mano y el objeto: sus posiciones, normales a la superficie y coeficientes de fricción. La más utilizada es la métrica épsilon de Ferrari y Canny (1992). El cono de fricción de cada contacto se aproxima mediante un conjunto de fuerzas de arista, cada fuerza se convierte en una llave de fuerzas (wrench) respecto a un punto de referencia, normalmente el centro de masa del objeto, y la envolvente convexa de estas llaves de fuerzas primitivas forma el espacio de llaves de fuerzas del agarre. La calidad épsilon es el radio de la mayor bola centrada en el origen que cabe dentro de esa envolvente: la mayor magnitud de llave de fuerzas perturbadora que el agarre puede resistir en todas las direcciones cuando la suma de las fuerzas normales de contacto se limita a uno. Una variante que limita por separado la fuerza de cada contacto construye la envolvente a partir de la suma de Minkowski de los conjuntos de llaves de fuerzas de los contactos, y una métrica de volumen relacionada usa el volumen de la envolvente en lugar de la bola.

La métrica épsilon es positiva exactamente cuando el origen está estrictamente dentro del espacio de llaves de fuerzas del agarre, que es la condición de cierre de fuerza, por lo que amplía la prueba de cierre de fuerza de sí o no a una puntuación graduada. Tiene sensibilidades bien conocidas: las fuerzas y los pares tienen unidades distintas, así que el valor depende de cómo se escale el par, a menudo por un radio característico del objeto, y del punto de referencia elegido, y supone contactos rígidos exactos y un coeficiente de fricción conocido. Otras métricas analíticas miden propiedades de la matriz de agarre, como su menor valor singular, o de la configuración de la mano, como la distancia a los límites articulares o a las singularidades.

Como las puntuaciones analíticas no siempre predicen los resultados reales, muchos sistemas usan métricas empíricas o aprendidas. Un agarre puede puntuarse por su tasa de éxito en simulación con perturbaciones en la pose, la fricción y la forma del objeto, o por su robustez frente a esa incertidumbre, como en la línea de trabajo de Dex-Net, y pueden entrenarse redes neuronales para predecir esa puntuación directamente a partir de imágenes o nubes de puntos. Los grandes conjuntos de datos de agarres filtran o etiquetan candidatos con una de estas métricas, así que la elección de la métrica determina lo que un planificador de agarre aprendido considerará después un buen agarre.

Por qué importa

La planificación de agarre es una búsqueda, y una búsqueda necesita un objetivo. La métrica de calidad es ese objetivo: decide qué agarres ejecuta un planificador y qué agarres cuenta un conjunto de datos como positivos. Saber qué mide una métrica y qué ignora ayuda a explicar por qué un agarre que puntúa bien en el análisis puede seguir resbalando en la mano real.

Aplicaciones clave

• Ordenación de candidatos en planificadores de agarre analíticos como GraspIt!
• Etiquetado de grandes conjuntos de datos sintéticos de agarres
• Término objetivo o de pérdida en la optimización de agarres
• Objetivos de entrenamiento para redes aprendidas de calidad de agarre
• Comparación de diseños de manos robóticas por los agarres que pueden lograr
• Elección de reagarres durante la manipulación en la mano

En la práctica

Un equipo que genera un conjunto de datos de agarres diestros muestrea poses de la mano alrededor de miles de mallas de objetos y, para cada candidato, encuentra los puntos de contacto entre los dedos y la superficie. Aproxima el cono de fricción de cada contacto con una pirámide de ocho caras para un coeficiente de fricción supuesto, calcula la métrica épsilon respecto al centro de masa del objeto con los pares divididos por el radio envolvente del objeto y descarta los agarres cuya puntuación es cercana a cero. Como la puntuación analítica supone contactos perfectos, prueba después los agarres restantes en un simulador físico, aplicando la gravedad sucesivamente en varias direcciones, y conserva solo los agarres que sujetan el objeto en todas las pruebas. El conjunto de datos registra tanto la puntuación analítica como el resultado simulado, para que los usuarios puedan ver dónde discrepan ambos.

Ideas erróneas comunes

• Una puntuación épsilon alta garantiza un agarre con éxito — supone posiciones de contacto exactas, cuerpos rígidos y fricción conocida, e ignora si la mano puede aplicar realmente las fuerzas necesarias
• Una puntuación nula significa que el objeto se caerá — cero significa que no hay cierre de fuerza, pero un agarre aún puede sujetar un objeto frente a una carga conocida como la gravedad
• El valor épsilon es una propiedad física del agarre — depende del escalado del par, del punto de referencia y de la aproximación del cono de fricción, así que los valores solo son comparables con las mismas convenciones
• Una métrica de calidad de agarre es lo mismo que el cierre de fuerza — el cierre de fuerza es una condición binaria; una métrica de calidad gradúa los agarres, y la métrica épsilon es positiva exactamente para los agarres con cierre de fuerza

Quién debería saberlo

• Investigadores en planificación de agarre
• Ingenieros de manipulación diestra
• Equipos que construyen conjuntos de datos sintéticos de agarres
• Diseñadores de manos robóticas

Tecnologías relacionadas

• GraspIt!
• Dex-Net
• Espacio de llaves de fuerzas del agarre (Grasp Wrench Space)
• Qhull
• Matriz de agarre (Grasp Matrix)
• Simuladores físicos (Physics Simulators)

Términos relacionados

• Force Closure
• Grasp Planning
• Friction Cone
• Wrench
• Antipodal Grasp
• Eigengrasp

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