触覚センサによる挿入位置補正とNewtonianVAE による潜在空間上での比例制御を用いたコネクタ挿入

抄録

コネクタ挿入タスクではサブミリの位置決め精度が要求される。近年、Deep Learningによる回帰モデルを用いて画像からソケットの位置ズレを高精度に補正する技術が研究されている。しかし、コネクタの把持姿勢はロボット自身の指によるオクルージョンにより観測が困難である。また、観測したコネクタの把持姿勢を用いてロボットの動作を精度よく補正する汎用的なフレームワークの構築は未解決の課題である。本研究では、光学式触覚センサを用いて観測したコネクタの把持姿勢を考慮した世界モデル（低次元の潜在状態表現とダイナミクスモデル）の学習に関する検討を行う。また、ダイナミクスモデルに一定の制約を課すことで比例制御可能な潜在空間を獲得し、潜在空間上で比例制御することでロボット実機によるコネクタ挿入を実現することを目指す。