Dynamic Manipulation

Categoria: Planning & manipulation › Manipulation
Tags: manipulation, dynamics, nonprehensile, deformable-objects, throwing

Manipulação em que as forças de inércia e de aceleração são essenciais para a tarefa, como ao arremessar, sacudir ou apanhar, de modo que o objeto continua se movendo depois que o contato termina.

Definição

Manipulação dinâmica (dynamic manipulation) abrange as tarefas de manipulação cuja análise não pode ignorar as forças necessárias para acelerar o robô e o objeto. Matthew Mason e Kevin Lynch usaram o termo no início da década de 1990 para distinguir essas tarefas das operações cinemáticas, estáticas e quase estáticas que a maior parte do trabalho sobre preensão e montagem pressupõe. Arremessar, fazer malabarismo, rebater, lançar, arrancar um objeto de uma mesa e sacudir um tecido são exemplos típicos: o robô acumula quantidade de movimento no objeto, e grande parte do movimento útil acontece depois que o efetuador final desacelerou ou o soltou.

O principal benefício é o alcance e a velocidade. Um arremesso pode colocar um objeto fora do espaço de trabalho do braço, uma sacudida pode estender uma peça de roupa muito além da envergadura do braço e um golpe rápido pode mover um objeto que um empurrão lento apenas arrastaria. As ações dinâmicas também permitem que uma garra simples, ou nenhuma garra, controle graus de liberdade que não consegue segurar diretamente; grande parte desse trabalho é não prênsil, usando a gravidade, a inércia e o contato em vez de uma preensão firme. O custo é que o resultado depende de grandezas difíceis de medir e de modelar: o atrito durante o deslizamento e a soltura, o comportamento nos impactos, o arrasto do ar sobre objetos leves ou deformáveis, a largura de banda dos atuadores e erros de sincronização de alguns milissegundos.

Existem duas abordagens gerais. O trabalho baseado em modelos deriva as equações de movimento do robô e do objeto, planeja trajetórias que respeitam os limites de torque e de velocidade e muitas vezes depende de realimentação rápida, como nos robôs que fazem malabarismo ou rebatem. O trabalho baseado em aprendizado, mais comum com objetos deformáveis e itens desconhecidos, aprende os parâmetros de um pequeno conjunto de primitivas de movimento, como uma sacudida ou um lançamento, a partir de tentativas em simulação ou em hardware, e corrige os efeitos que o modelo não captura. Nos dois casos, o hardware precisa conseguir atingir velocidades altas com segurança, e por isso muitos sistemas operam em células cercadas ou com braços leves.

Por que importa

Muitas tarefas do dia a dia são muito mais rápidas, ou só são possíveis, com movimento dinâmico, desde sacudir uma camisa até lançar peças em um contêiner. Reconhecer quando uma tarefa precisa de dinâmica, em vez de um movimento quase estático lento, muda a escolha do hardware, do modelo, do controlador e das medidas de segurança.

Principais aplicações

Desdobramento de tecidos e roupas por sacudidas
Arremesso de objetos em contêineres além do alcance do braço
Malabarismo, rebatidas e apanhamento com braços rápidos
Lançamentos não prênseis e repreensão na mão
Manipulação de cordas e cabos com movimentos de chicote ou de balanço

Na prática

Uma equipe que constrói um sistema de dois braços para desdobrar tecidos tenta primeiro ações de pegar e arrastar e descobre que uma peça de roupa amassada precisa de muitos passos para se estender. Ela passa para uma primitiva de sacudida: as duas garras seguram o tecido em dois pontos, levantam-no, balançam-no para a frente em alta velocidade e o abaixam enquanto puxam para trás, de modo que a resistência do ar e a quantidade de movimento do tecido o estendem plano sobre a mesa. Uma política aprendida escolhe apenas os dois pontos de preensão a partir de uma imagem vista de cima, enquanto a trajetória de sacudida em si é fixa e ajustada aos limites de velocidade dos braços. Os engenheiros verificam se os limites de velocidade e aceleração das juntas dos braços são respeitados, se o balanço fica dentro do espaço de trabalho com classificação de segurança e se as garras seguram o tecido com firmeza suficiente para não perdê-lo no meio do balanço.

Equívocos comuns

Manipulação dinâmica significa simplesmente mover o braço rápido — o que a define é que as forças de inércia importam para o resultado da tarefa, não apenas a velocidade do braço
Ela exige um modelo físico preciso — muitos sistemas usam primitivas de movimento fixas e aprendem seus parâmetros a partir de tentativas em vez de modelar cada efeito
Só serve para demonstrações vistosas — as ações dinâmicas podem reduzir o número de passos necessários em tarefas como estender tecidos ou encher contêineres
Um planejador quase estático pode simplesmente rodar mais rápido — quando a inércia passa a importar, um modelo quase estático já não prevê o movimento do objeto após o contato

Quem deve saber

Pesquisadores de manipulação que trabalham em tarefas com objetos deformáveis ou não prênseis
Engenheiros de aprendizado de robôs que projetam primitivas de movimento
Engenheiros de controle que ajustam trajetórias de braços em alta velocidade
Engenheiros de segurança que especificam células de trabalho para movimentos rápidos de robôs

Tecnologias relacionadas

Manipulação não prênsil (Nonprehensile Manipulation)
Primitivas de movimento (Motion Primitives)
Otimização de trajetórias (Trajectory Optimization)
Simulação física (Physics Simulation)
Visão de alta velocidade (High-Speed Vision)

Termos relacionados

Projetos relacionados

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