Constrained Bimanual Planning with Analytic Inverse Kinematics

Auteurs: Thomas Cohn, Seiji Shaw, Max Simchowitz, Russ Tedrake · ICRA 2024

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Article: CC BY 4.0

Tout ce qui suit s'appuie sur l'article complet sous sa licence CC BY 4.0 ; sa figure est montrée en citant les auteurs.

En bref

Paramétrer les articulations d'un bras et l'angle de redondance de l'autre bras par IK analytique transforme la contrainte de saisie à deux mains en un espace dans lequel RRT, PRM, l'optimisation de trajectoire et GCS peuvent planifier.

Pourquoi c'est important

Les chemins issus de la paramétrisation satisfont la contrainte de chaîne fermée en tout point par construction, et pas seulement aux points de passage vérifiés, ce qui compte lorsque les deux bras tiennent un même objet rigide. Elle étend aussi les planificateurs à ensembles convexes comme GCS aux espaces des configurations comportant ce type de contrainte d'égalité, qu'ils ne pouvaient pas traiter auparavant ; une IK analytique existe pour de nombreux bras courants, dont le KUKA iiwa, le Franka Emika Panda et le Barrett WAM.

Problème

Lorsque les deux mains tiennent un même objet, la transformation entre les effecteurs finaux doit rester fixe, ce qui apparaît comme une contrainte d'égalité non linéaire dans l'espace des configurations. L'ensemble réalisable est alors de mesure nulle : les planificateurs fondés sur l'échantillonnage doivent projeter les échantillons sur cet ensemble ou l'approximer, les optimiseurs de trajectoire peinent à le traiter, et la plupart des méthodes existantes n'imposent la contrainte qu'en des points discrets le long d'un chemin.

Solution proposée

Le planificateur choisit les angles articulaires d'un bras commandé et un paramètre de redondance (auto-mouvement) d'un bras subordonné ; les articulations du bras subordonné s'en déduisent sous forme close par IK analytique de la pose qu'exige la saisie, et les poses inatteignables ou les violations de butées articulaires sont traitées comme des obstacles. Dans cet espace de plus faible dimension, l'ensemble valide est de mesure positive, de sorte que BiRRT, PRM et l'optimisation de trajectoire cinématique n'ont besoin que d'une vérification de collision plus dense. Une extension d'IRIS-NP construit des ensembles convexes dans lesquels chaque configuration est libre de collision et cinématiquement valide, ce qui permet d'utiliser le planificateur Graph of Convex Sets (GCS).

Idées clés

L'IK analytique, avec un paramètre de configuration globale et une W-sheet fixés, donne une bijection entre les angles articulaires d'un bras et la pose de son effecteur final plus des paramètres de redondance, ce qui supprime la contrainte d'égalité.
Un petit pas dans l'espace paramétré peut correspondre à un grand mouvement dans l'espace des configurations complet, de sorte que les vérifications de collision doivent être plus denses ou d'échelle variable.
La paramétrisation est délibérément asymétrique : piloter les deux bras par IK exigerait 64 choix de configuration globale sur l'iiwa au lieu de 8 et une planification sur SO(3), que GCS ne peut pas traiter.
Restreindre chaque trajectoire à un seul C-bundle est une limitation théorique qui, selon les auteurs, n'a pas été un obstacle majeur dans leurs expériences.

Principaux résultats

Violation maximale de la contrainte : 6,76 cm pour les planificateurs atlas d'OMPL et 7,00 cm pour l'optimisation de trajectoire contrainte, contre moins de 0,001 cm pour tous les planificateurs paramétrés ; les chemins de la baseline d'optimisation de trajectoire entraient en outre en collision avec des obstacles.
La planification en ligne IK-GCS a pris 3,41 s, 2,32 s et 3,32 s pour les trois requêtes d'étagère à étagère, la plus rapide de toutes les méthodes ; Atlas-BiRRT a pris de 118,66 s à 421,30 s sur ses exécutions réussies.
Atlas-BiRRT a dépassé le délai (limite de 10 minutes) dans 22 exécutions sur 30 ; IK-BiRRT ne l'a jamais dépassé, et son plan le plus long a pris 319,12 s.
Les longueurs de chemin dans l'espace des configurations pour IK-GCS étaient de 2,09, 3,32 et 5,62 ; IK-Trajopt a trouvé des chemins plus courts sur deux requêtes (3,00 et 4,75) mais peut rester bloqué dans des minima locaux.
Coût hors ligne : les 19 régions IRIS ont pris 18 361,36 s (966,39 s par région en moyenne) et l'IK-PRM 12 124,21 s ; la construction d'Atlas-PRM a pris 326,30 s, 1 878,30 s et 5 405,54 s sur trois graines.

Limites

Chaque trajectoire doit rester dans un seul C-bundle, avec le paramètre de configuration globale et la W-sheet du bras subordonné fixés (présenté comme une limitation théorique).
La paramétrisation est asymétrique et ne peut minimiser le travail que d'un seul bras (indiqué par les auteurs).
Elle nécessite une solution d'IK analytique sous forme close, qui n'existe que pour certaines classes de bras.
La construction des régions IRIS pour GCS est coûteuse hors ligne (18 361,36 s pour 19 régions développées à partir de points de départ choisis à la main), mais elle peut être parallélisée.
L'évaluation couvre une seule scène d'étagères avec trois paires départ-but sur deux bras KUKA iiwa.

Impact sur le domaine

Finaliste du prix IEEE ICRA 2024 Best Paper Award in Robot Manipulation ; 26 citations. L'article renvoie sur sa page de projet à des enregistrements interactifs de toutes les trajectoires planifiées ; il ne renvoie à aucun dépôt de code.

Résumé

Pour qu'un robot bimanuel manipule un objet tenu par ses deux mains, il doit construire des plans de mouvement tels que la transformation entre ses effecteurs finaux reste fixe. Cela revient à des contraintes d'égalité non linéaires compliquées dans l'espace des configurations, difficiles à traiter pour les optimiseurs de trajectoire. En outre, l'ensemble des configurations réalisables devient un ensemble de mesure nulle, ce qui pose un défi aux planificateurs de mouvement fondés sur l'échantillonnage. Nous exploitons une solution analytique du problème de cinématique inverse pour paramétrer l'espace des configurations, ce qui donne une représentation de plus faible dimension dans laquelle l'ensemble des configurations valides est de mesure positive. Nous décrivons comment utiliser cette paramétrisation avec des algorithmes existants de planification de mouvement, y compris des approches fondées sur l'échantillonnage, des optimiseurs de trajectoire et des techniques qui planifient à travers des approximations intérieures convexes de l'espace libre de collisions.

Liens

arXiv 2309.08770: https://arxiv.org/abs/2309.08770
DOI 10.1109/ICRA57147.2024.10610675: https://doi.org/10.1109/ICRA57147.2024.10610675
PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.08770v1
Page du projet: https://cohnt.github.io/Bimanual-Web/