Sliding object manipulation through soft-contact drag with contact mode switching

국문 초록 (Abstract)

끌기는 물체를 직접 파지하지 않고, 손이나 도구로 접촉을 유지한 채 물체를 이동 · 회 전시켜 원하는 위치와 자세로 옮기는 대표적인 비파지 조작 방식이다. 이러한 방식은 접근 공간이 제한되거나 물체의 형태 · 크기로 파지가 어려운 상황에서도 유용하게 적용할 수 있다. 이를 위해 본 논문은 평면 위에 놓인 물체를 원하는 위치와 자세로 이동시키기 위한 접촉 끌기 조작 프레임 워크를 제안한다. 먼저, 로봇-물체 및 물체-바 닥 사이의 마찰 상호작용을 소프트-접촉 모델로 표현하였으며, 이를 기반으로 로봇의 누르는 힘과 속도를 제어 입력으로 하는 MPPI 제어기를 구성하였다. 제안된 제어기 는 끌기 과정에서 발생하는 물체와 로봇 사이의 다양한 접촉 모드 전환을 고려하여 안정적인 궤적을 생성하였다. 프레임워크의 성능을 검증하기 위해 수치 시뮬레이션과 실제 로봇 실험을 수행 하였다. 시뮬레이션에서는 다양한 초기–목표 조합에 대해 안정적으로 수렴하였으며, 평균 위치 오차는 약 0.9 mm, 회전 오차는 1.5°로 높은 정확도를 보였다. 실제 로봇을 이용한 실험에서도 평균 1.0 mm의 위치 오차와 1.66°의 회전 오차로 목표 상태에 도달하였다. 이는 제안된 제어기가 다소 동역학 파라미터 오차가 존재하는 실제 환경 에서도 접촉 모드 전환을 활용해 안정적인 끌기 조작을 수행할 수 있음을 보여준다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

ragging is a representative form of non-prehensile manipulation in which a robot relocates an object to a desired pose by maintaining top contact through its hand or a tool, without establishing a firm grasp. This approach is particularly useful in environment where workspace is limited or where grasping is infeasible due to the object’s shape or size. However, the use of surface contact introduces significant challenges for analysis and control. Unlike point contact, it requires modeling the entire contact patch, leading to complex friction behaviors that are difficult to predict. This thesis proposes a soft-contact based dragging manipulation frame work for relocating a planar object to a desired position and orientation. The friction between the robot, object, ground are modeled using a limit surface vi formulation, and based on this model, an Model Predictive Path Integral (MPPI) controller was constructed that uses the robot’s normal force and translational velocity as control inputs. The proposed controller generates stable trajectories by considering the various contact mode transitions that occur during dragging. Proposed framework is validated through both numerical simulations and real-robot experiments. In simulation, the controller reliably converged across a set of initial and target configurations, achieving an average position error of approximately 0.9 mm and an average orientation error of 1.5°. Experiments using a Franka Research 3 robot also demonstrated accurate performance, yielding an average position error of 1.0 mm and an average orientation error of 1.66° at the target pose. These results show that the proposed controller can perform stable dragging manipulation in real environments by leveraging contact mode transitions, even in the presence of moderate uncertainties in physical parameters.

목차 (Table of Contents)

• 1 Introduction 1
• 1.1 Motivation 1
• 1.2 RelatedWork 3
• 1.3 ResearchObjective 5
• 2 ModelingofSoftContact 9
• 2.1 LimitSurfacesModel 10
• 2.2 ObjectSlidingModeEvaluation 13
• 2.3 EffectofNormalForceonDragging 17
• 3 ModelPredictivePathIntegral forDragManipulation 25
• 3.1 StateDefinition 26
• 3.2 InitialControl Input 27
• 3.3 ControllerImplementation 28
• 4 Experiment 35
• 4.1 Experimentsetup 35
• 4.2 Results 37
• 4.2.1 NumericalExperiment 37
• 4.2.2 Real-robotDemonstration 39
• 5 Conclusion 55
• 5.1 Conclusion 55
• References 58