Grasp Quality Metric

Também chamado: grasp quality measure, grasp score
Categoria: Planning & manipulation › Manipulation
Tags: grasping, grasp-analysis, wrench-space, manipulation, datasets

Uma pontuação de quão boa é uma preensão, por exemplo o tamanho do wrench de perturbação que seus contatos conseguem resistir, usada para ordenar preensões candidatas, guiar a otimização de preensões e rotular conjuntos de dados de preensão.

Definição

Uma métrica de qualidade de preensão (grasp quality metric) atribui uma pontuação escalar a uma preensão para que as candidatas possam ser comparadas e a melhor seja escolhida. As métricas analíticas partem de um modelo dos contatos entre a mão e o objeto: suas posições, normais à superfície e coeficientes de atrito. A mais usada é a métrica épsilon de Ferrari e Canny (1992). O cone de atrito de cada contato é aproximado por um conjunto de forças de aresta, cada força é convertida em um wrench em relação a um ponto de referência, geralmente o centro de massa do objeto, e a envoltória convexa desses wrenches primitivos forma o espaço de wrenches da preensão. A qualidade épsilon é o raio da maior bola centrada na origem que cabe dentro dessa envoltória: a maior magnitude de wrench de perturbação que a preensão consegue resistir em todas as direções quando a soma das forças normais de contato é limitada a um. Uma variante que limita separadamente a força de cada contato constrói a envoltória a partir da soma de Minkowski dos conjuntos de wrenches dos contatos, e uma métrica de volume relacionada usa o volume da envoltória em vez da bola.

A métrica épsilon é positiva exatamente quando a origem está estritamente dentro do espaço de wrenches da preensão, que é a condição de fechamento de força, então ela estende o teste de fechamento de força de sim ou não para uma pontuação graduada. Ela tem sensibilidades bem conhecidas: forças e torques têm unidades diferentes, então o valor depende de como o torque é escalado, muitas vezes por um raio característico do objeto, e do ponto de referência escolhido, e ela pressupõe contatos rígidos exatos e um coeficiente de atrito conhecido. Outras métricas analíticas medem propriedades da matriz de preensão, como seu menor valor singular, ou da configuração da mão, como a distância aos limites das juntas ou às singularidades.

Como as pontuações analíticas nem sempre preveem os resultados reais, muitos sistemas usam métricas empíricas ou aprendidas. Uma preensão pode ser pontuada por sua taxa de sucesso em simulação com perturbações na pose, no atrito e na forma do objeto, ou por sua robustez a essa incerteza, como na linha de trabalho do Dex-Net, e redes neurais podem ser treinadas para prever essa pontuação diretamente a partir de imagens ou nuvens de pontos. Grandes conjuntos de dados de preensão filtram ou rotulam candidatas com uma dessas métricas, então a escolha da métrica molda o que um planejador de preensão aprendido vai depois tratar como uma boa preensão.

Por que importa

O planejamento de preensão é uma busca, e uma busca precisa de um objetivo. A métrica de qualidade é esse objetivo: ela decide quais preensões um planejador executa e quais preensões um conjunto de dados conta como positivas. Saber o que uma métrica mede e o que ela ignora ajuda a explicar por que uma preensão que pontua bem na análise ainda pode escorregar na mão real.

Principais aplicações

Ordenação de candidatas em planejadores de preensão analíticos como o GraspIt!
Rotulagem de grandes conjuntos de dados sintéticos de preensão
Termo de objetivo ou de perda na otimização de preensões
Alvos de treinamento para redes aprendidas de qualidade de preensão
Comparação de projetos de mãos robóticas pelas preensões que conseguem realizar
Escolha de repreensões durante a manipulação na mão

Na prática

Uma equipe que gera um conjunto de dados de preensões destras amostra poses da mão ao redor de milhares de malhas de objetos e, para cada candidata, encontra os pontos de contato entre os dedos e a superfície. Ela aproxima o cone de atrito de cada contato por uma pirâmide de oito lados para um coeficiente de atrito presumido, calcula a métrica épsilon em relação ao centro de massa do objeto com os torques divididos pelo raio envolvente do objeto e descarta as preensões cuja pontuação é próxima de zero. Como a pontuação analítica pressupõe contatos perfeitos, ela então testa as preensões restantes em um simulador de física, aplicando a gravidade em várias direções, uma de cada vez, e mantém apenas as preensões que seguram o objeto em todos os testes. O conjunto de dados registra tanto a pontuação analítica quanto o resultado simulado, para que os usuários possam ver onde os dois divergem.

Equívocos comuns

Uma pontuação épsilon alta garante uma preensão bem-sucedida — ela pressupõe posições de contato exatas, corpos rígidos e atrito conhecido, e ignora se a mão consegue de fato aplicar as forças necessárias
Uma pontuação zero significa que o objeto vai cair — zero significa ausência de fechamento de força, mas uma preensão ainda pode segurar um objeto contra uma carga conhecida, como a gravidade
O valor épsilon é uma propriedade física da preensão — ele depende da escala do torque, do ponto de referência e da aproximação do cone de atrito, então os valores só são comparáveis sob as mesmas convenções
Uma métrica de qualidade de preensão é o mesmo que fechamento de força — o fechamento de força é uma condição binária; uma métrica de qualidade gradua as preensões, e a métrica épsilon é positiva exatamente para as preensões com fechamento de força

Quem deve saber

Pesquisadores de planejamento de preensão
Engenheiros de manipulação destra
Equipes que constroem conjuntos de dados sintéticos de preensão
Projetistas de mãos robóticas

Tecnologias relacionadas

GraspIt!
Dex-Net
Espaço de wrenches da preensão (Grasp Wrench Space)
Qhull
Matriz de preensão (Grasp Matrix)
Simuladores de física (Physics Simulators)

Termos relacionados

Projetos relacionados

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