Dexterity Regimes

Dexterityは​ハンドの​属性ではなく、​タスクを​遂行する​能力です。​問われるのは、​オブジェクトが​課す​制約のもとで​必要な​状態変化を​実現できるかであり、​どの​ハードウェアで​実現するか​ではありません。

OSC Axesが​Actionを​難しくしている​要因を​分解するものだとすれば、​Dexterity Regimesは​それを​克服するために​必要な能力を​定義します。

マニピュレーションは、​空間・​時間・​接触​という​三つの次元に​またがって​行われます。​触れる前に​把持位置を​正確に​定め、​急速に​変化する​状態に​タイミングを​合わせ、​目に見えない​接触状態を​力と​触覚で​読み取って​扱う必要が​あります。​この​三つを​リアルタイムで​実現して​初めて、​Dexterityと​呼ぶことが​できます。​したがって​Dexterityは、​ハードウェアが​どれだけ​動けるかではなく、​どの状態を​観測でき、​どの変化を​安定させられるか​によって​定義されるべきです。​この​三つに、​それらの​土台となる​把持構成の範囲と、​タスクを​段階に​分けて​失敗から​回復する​能力を​加えた​五つの能力が、​Dexterity Regimesです。

Grasp Diversity

E1形成可能な​把持構成の​範囲

オブジェクトごとに​求められる​把持の形が​異なるため、​形成できる​接触構成の​範囲が​広くなければなりません。

接触が​成立しなければ​他の能力は​機能しないため、​この範囲は​残る四つの​Regimeの​前提となります。

中心的な問い

オブジェクトが求める​把持構成を​形成できるか？

Spatial Precision

E2接触前の​空間精度

オブジェクトと​エンドエフェクタの​幾何学的な関係を、​接触前に​要求される​精度で​確定できなければなりません。

この​精度は​接触前に​決まるものであり、​接触後の​力の​調整とは​区別されます。

中心的な問い

狭い​許容誤差のもとで​接触位置を​確定できるか？

Temporal Precision

E3時間に伴う​状態変化の​把握と​制御

状態が​時間とともに​どう​変化するかを​把握し、​その​変化に​合わせて​動作の​開始・​切り替え・​停止・​再計画を​行えなければ​なりません。

位置が​正確でも、​タイミングが​ずれれば​成立しません。​この​能力は​空間精度とは​別個の​ものです。

中心的な問い

変化する​状態を​把握し、​それに​合わせて​動作を​制御できるか？

Contact Precision

E4接触を通じた​状態推定と​力制御

力・​トルク・​触覚の​信号から​オブジェクトの​状態を​推定し、​その​推定に​基づいて​接触力を​許容範囲内に​保てなければなりません。

ビジョンでは​捉えられない領域で​働く能力で​あるため、​接触前の​空間精度では​代替できません。

中心的な問い

接触から​オブジェクトの状態を​読み取り、​それに​合わせて​力を​制御できるか？

Context Awareness

E5段階分解と​失敗からの回復

タスクを​段階に​分解し、​失敗を​診断し、​適切な​回復経路を​選択できなければ​なりません。

個々の動作の​精度に​かかわらず​必要となる​能力です。

中心的な問い

タスクを​段階に​分解し、​失敗を​診断して​回復経路に​切り替えられるか？

五つの​Regimeは、​それぞれ​異なる​条件に​対応します。​一つの​Actionが​複数の​Regimeを​同時に​必要とすることがあり、​その​組み合わせが​その​Actionの​難易度プロファイルとなります。

Patterns

OSC Axes → ​Dexterity Regimes

ボトルネックを​解決する​方法は​オブジェクトや​環境によって​変わるため、​唯一の​正解は​ありません。​同じ​幾何学的複雑度に​対しても、​接触前に​位置を​精密に​合わせる、​把持構成を変える、​接触から状態を読み取る​といった、​異なる方法で​対処できます。​それでも、​特定の​OSC軸が​該当するときに​主に​必要となる​Dexterity Regimeは​存在します。​以下の​5つのパターンが​その関係を​示します。​各Skillに​示される​Regimeは、​その​Skill自体の​ボトルネックから​個別に​判断したものです。

  1. PATTERN A

    C_geomC_contactE1

    実現可能な​接触構成が​構造的に​不十分な場合、​形成可能な​把持の範囲が​タスクの​成否を​左右します。

  2. PATTERN B

    C_geomE2

    許容される​姿勢領域が​極めて​狭い場合、​接触前の​幾何学的精度が​タスクの​成否を​左右します。

  3. PATTERN C

    C_dynC_obsE3

    状態が​センシング・​推定・​駆動の​遅延時間よりも​短い時間で​変化する​場合、​タイミングが​タスクの​成否を​左右します。

  4. PATTERN D

    C_forceC_contactC_obsE4

    鍵と​なる​状態が​視覚ではなく​力と​触覚の​領域に​現れる​場合、​力に​基づく​応答が​タスクの​成否を​左右します。

  5. PATTERN E

    C_deformC_obsE5

    変形が​履歴に​依存し、​しかも​遮蔽下で​進む​場合、​分岐と​回復の​構造が​タスクの​成否を​左右します。

Sensing

センサー​および​データ戦略

Dexterity Regimeごとに、​固有の​センシング要件と​データ収集の​優先順位が​あります。

Regime主要センサーデータ優先順位制御戦略
E1 Grasp DiversityRGB-Dカメラ、​触覚アレイ形状多様性、​把持カバレッジ把持計画、​接触最適化
E2 Spatial Precision高解像度ステレオカメラ、​レーザープロファイラ姿勢精度の​グラウンドトゥルースビジュアルサーボ、​コンプライアンス制御
E3 Temporal Precision高フレームレートカメラ、​IMUタイミングトレース、​レイテンシプロファイリング予測制御、​リアクティブポリシー
E4 Contact Precision力覚(F/T)センサー、​触覚センサー力プロファイル、​インピーダンスログインピーダンス/​アドミタンス制御
E5 Context Awarenessマルチモーダルセンサーフュージョン段階のアノテーション、​失敗分類体系階層的タスク計画