Many tasks in human environments require collaborative behavior between multiple kinematic chains, either to provide additional support for carrying big and bulky objects or to enable the dexterity that is required for in-hand manipulation. Since these complex systems often have a very high number of degrees of freedom coordinating their movements is notoriously difficult to model. In this article, we present the derivation of the theoretical foundations for cooperative task spaces of multi-arm robotic systems based on geometric primitives defined using conformal geometric algebra. Based on the similarity transformations of these cooperative geometric primitives, we derive an abstraction of complex robotic systems that enables representing these systems in a way that directly corresponds to single-arm systems. By deriving the associated analytic and geometric Jacobian matrices, we then show the straightforward integration of our approach into classical control techniques rooted in operational space control. We demonstrate this using bimanual manipulators, humanoids and multi-fingered hands in optimal control experiments for reaching desired geometric primitives and in teleoperation experiments using differential kinematics control. We then discuss how the geometric primitives naturally embed nullspace structures into the controllers that can be exploited for introducing secondary control objectives. This work, represents the theoretical foundations of this cooperative manipulation control framework, and thus the experiments are presented in an abstract way, while giving pointers towards potential future applications.


翻译:在人类环境中,许多任务需要多个运动链之间的协作行为,无论是为搬运大型笨重物体提供额外支撑,还是实现手内操作所需的灵巧性。由于这些复杂系统通常具有极高的自由度数量,协调其运动历来难以建模。本文基于使用共形几何代数定义的几何基元,提出了多臂机器人系统协同任务空间的理论基础推导。基于这些协同几何基元的相似变换,我们推导出复杂机器人系统的抽象表示方法,使其能够以直接对应于单臂系统的方式进行表征。通过推导相关的解析雅可比矩阵和几何雅可比矩阵,我们展示了该方法如何无缝集成于基于操作空间控制的经典控制技术。我们使用双机械臂系统、仿人机器人和多指手在最优控制实验(用于达到期望几何基元)和基于微分运动学控制的遥操作实验中验证了该框架。随后我们讨论了这些几何基元如何将零空间结构自然地嵌入控制器,从而可用于引入次级控制目标。本工作奠定了该协同操作控制框架的理论基础,因此实验以抽象方式呈现,同时为未来潜在应用提供了方向指引。

0
下载
关闭预览

相关内容

144页ppt《扩散模型》,Google DeepMind Sander Dieleman
专知会员服务
50+阅读 · 2025年11月21日
【ICML2025】从混淆的离线数据中自动构造奖励函数
专知会员服务
9+阅读 · 2025年5月22日
【ICML2023】SEGA:结构熵引导的图对比学习锚视图
专知会员服务
24+阅读 · 2023年5月10日
【CVPR2023】DynamicDet:目标检测的统一动态架构
专知会员服务
26+阅读 · 2023年4月15日
用于识别任务的视觉 Transformer 综述
专知会员服务
75+阅读 · 2023年2月25日
【CVPR 2021】变换器跟踪TransT: Transformer Tracking
专知会员服务
22+阅读 · 2021年4月20日
AAAI 2022 | ProtGNN:自解释图神经网络
专知
10+阅读 · 2022年2月28日
ECCV2020 | SMAP: 单步多人绝对三维姿态估计
学术头条
10+阅读 · 2020年8月9日
【CVPR 2020 Oral】小样本类增量学习
专知
20+阅读 · 2020年6月26日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
误差反向传播——CNN
统计学习与视觉计算组
31+阅读 · 2018年7月12日
读论文Discriminative Deep Metric Learning for Face and KV
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年4月6日
论文浅尝 | Know-Evolve: Deep Temporal Reasoning for Dynamic KG
开放知识图谱
36+阅读 · 2018年3月30日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
23+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
17+阅读 · 2008年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
AAAI 2022 | ProtGNN:自解释图神经网络
专知
10+阅读 · 2022年2月28日
ECCV2020 | SMAP: 单步多人绝对三维姿态估计
学术头条
10+阅读 · 2020年8月9日
【CVPR 2020 Oral】小样本类增量学习
专知
20+阅读 · 2020年6月26日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
误差反向传播——CNN
统计学习与视觉计算组
31+阅读 · 2018年7月12日
读论文Discriminative Deep Metric Learning for Face and KV
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年4月6日
论文浅尝 | Know-Evolve: Deep Temporal Reasoning for Dynamic KG
开放知识图谱
36+阅读 · 2018年3月30日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
23+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
17+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员