In-Hand Manipulation Planning for Grippers with Active Surfaces

ロボットの手は、人間が意識することなく行っている特定の種類の器用さ、すなわち、物体を保持しながら指の皮膚の上で滑らせる能力という課題に長らく苦しんできました。何十年もの間、ロボットハンドの構築を試みてきたエンジニアたちは、より多くの関節があればより高いスキルにつながると期待して、人間の手の複雑で多関節な構造を模倣することに注力してきました。しかし、これらの複雑な設計は制御や計画が困難になることが多く、実世界のタスクにおける活用を制限しています。そこで、よりシンプルな代替案として、「アクティブ表面」を備えたグリッパーが登場しました。これらは、動くベルトや粘着性を変化させることができる表面のような機構を備えたロボット指であり、物体をその場に固定して握るのではなく、指の上で意図的に滑らせることを可能にします。このようなハードウェアの能力は存在するものの、ロボットにどのように動くべきかを指示するソフトウェアの進化は遅れていました。従来の計画ソフトウェアは、ロボットの指は道路上の車輪のように物体の表面の上を転がるだけであると想定しており、いかなる「滑り」も回避すべきミスとして扱ってきました。この仮定は、ロボットが意図的に物を滑らせるように設計されている場合には完全に崩壊するため、エンジニアは優れたハードウェアを持ちながら、それを使いこなせないソフトウェアという状況に直面してきました。

Worcester Polytechnic InstituteとRAI Instituteの研究者たちは、ロボットが保持している物体に対する「考え方」を変えることで、この断絶を解決する新しい計画フレームワークを開発しました。物体の動きを、物体の表面のみに基づいてマッピングする代わりに、彼らの新しいシステムは、動いている指の表面に対する物体の位置を追跡します。足元の通りが動いている事実を無視して街をナビゲートしようとする場面を想像してみてください。従来のプランナーは、通りが移動している中で街をマッピングしようとし、混乱と失敗を招きます。新しいアプローチは、通りが動いていることを認め、車と道路の関係に基づいてルートを計画します。物体と指の表面の両方を同時に考慮した結合状態空間を作成することで、システムは、以前は計算不可能であった複雑なスライディングと回転のシーケンスを計画できるようになりました。

研究者たちは、この新しい思考法を2つの非常に異なるタイプのアクティブ表面グリッパーでテストしました。1つ目は、機構を用いて指の一部を命令通りに滑りやすくしたり粘着させたりする「可変摩擦グリッパー」です。2つ目は、指にある小さなコンベアベルトを使用して物体を押し出す「ベルト配向指節（Belt Orienting Phalanges）グリッパー」です。摩擦ベースのグリッパーを用いた物理実験において、システムは六角形、星型、曲線的なパーツを含む6種類の異なる物体形状を含むタスクを計画・実行することに成功しました。ロボットは、指の上で物体を40ミリメートル滑らせ、高精度で異なる方向を向かせることができました。これらの物理的な試行において、プランナーは平均して1秒未満で経路を生成し、ロボットは135回の物理的な試行のうち96%の成功を収めました。数少ない失敗は、計画のロジックによるものではなく、ゼラチン製の箱が移動中に重心が移動したといった物体の物理的特性によるものであり、それが最終的な位置をわずかに狂わせたものでした。

この新しいフレームワークの威力は、研究者がロボットにルービックキューブの再構成という、より複雑なタスクを求めた際にさらに明白になりました。目標は単にキューブを回すことではなく、人間がひねれるように、特定の層が突き出るまでキューブをグリップ内で滑らせることでした。これには、キューブをピンチグリップに向かって滑らせ、スペースを作るために戻し、回転させ、再び外側に滑らせるという一連の動作が必要です。物体の表面を地図として頼る従来の計画手法では、物体の接触点が変化する際にソフトウェアがそれらを接続できなかったため、このタスクのための連続した経路を見出すことができませんでした。しかし、新しいプランナーは指の表面に沿った連続的な動きを捉え、シーケンスを正常に生成しました。ベルト駆動のグリッパーのシミュレーションを用いた別の実験セットでは、新しいプランナーはすべてのタスクにおいて100%の成功率を達成しましたが、既存の計画手法は、多くの場合で物体を落としたり自身の構造物に衝突したりして失敗しました。

この研究は、限界がハードウェアの移動能力にあったのではなく、動きを正しく可視化できないソフトウェアの能力にあったことを示しています。滑りをエラーとする古いルールを捨て、指の表面を動的な計画マップの一部として扱うことで、研究者たちは、以前は不可能であったインハンド・マニピュレーション（手内操作）をロボットが行えるようにしました。結果は、このアプローチが摩擦変調からコンベアベルトに至るまで、異なるタイプのアクティブ表面に対して有効であることを示しており、将来の幅広いロボットハンドに対して器用さをプログラミングするための統一的な方法を示唆しています。このシステムは、リアルタイムで物体を見るための複雑なセンサーを必要としません。物体の形状とグリッパーの能力を知ることで、ロボットが動き始める前に、物理的に可能な経路を計算できるのです。物体中心から「指と物体の関係」を中心とした計画へのこの転換は、ロボットが、かつては人間の手の領域であったレベルの流動性を持って、複雑な実世界のタスクを扱う道を開きます。