재시도가 있는 파지 행동 (Retry+Grasp)

1. 개요

재시도가 있는 파지 행동은 Retry 데코레이터와 파지(grasping) 액션을 결합하여, 물체 파지 실패 시 자동으로 재시도하는 로봇공학 적용 패턴이다. 파지 행동은 물체의 위치 오차, 표면 특성, 그리퍼 정렬 오류 등에 의해 간헐적으로 실패할 수 있으므로, 자동 재시도 메커니즘이 효과적이다.

2. 기본 구조

<RetryNode num_attempts="3">
    <Sequence>
        <Action ID="PlanGraspPose" target="{object_pose}"
                output_grasp="{grasp_pose}"/>
        <Action ID="MoveToPreGrasp" pose="{grasp_pose}"/>
        <Action ID="ExecuteGrasp"/>
        <Condition ID="IsObjectGrasped"/>
    </Sequence>
</RetryNode>

파지 계획 → 접근 → 파지 실행 → 파지 확인의 시퀀스를 최대 3회 재시도한다. 어느 단계에서든 실패하면 전체 시퀀스가 FAILURE를 반환하고 Retry가 재시도한다.

3. 점진적 파지 조정

재시도 시 파지 접근 방식을 조정하여 성공 확률을 높인다.

<RetryNode num_attempts="3">
    <Sequence>
        <Action ID="AdjustGraspStrategy"
                attempt="{retry_count}"
                output_strategy="{grasp_strategy}"/>
        <Action ID="PlanGrasp"
                strategy="{grasp_strategy}"
                output_pose="{grasp_pose}"/>
        <Action ID="MoveToGrasp" pose="{grasp_pose}"/>
        <Action ID="CloseGripper"/>
        <Condition ID="IsObjectSecured"/>
    </Sequence>
</RetryNode>

AdjustGraspStrategy는 재시도 횟수에 따라 파지 전략을 변경한다(예: 1차 시도 - 정면 파지, 2차 시도 - 측면 파지, 3차 시도 - 상단 파지).

4. 타임아웃과의 결합

<Timeout msec="45000">
    <RetryNode num_attempts="3">
        <Sequence>
            <Action ID="MoveToGraspPose"/>
            <Action ID="ExecuteGrasp"/>
            <Condition ID="IsObjectGrasped"/>
        </Sequence>
    </RetryNode>
</Timeout>

전체 파지 과정에 45초의 시간 제한을 부여한다.

5. 파지 실패 원인별 대응

실패 원인Retry 효과추가 조치
위치 오차효과적 (비전 재측정)재시도 전 비전 갱신
미끄러짐효과적 (파지력 조정)파지력 증가
물체 부재비효과적Retry 전 물체 존재 확인
그리퍼 고장비효과적하드웨어 복구 필요

6. 설계 시 고려 사항

6.1 재시도 전 상태 복원

파지 실패 후 재시도하기 전에, 그리퍼를 열고 안전한 위치로 후퇴하는 행동을 포함하여야 한다.

<RetryNode num_attempts="3">
    <Sequence>
        <Action ID="OpenGripper"/>
        <Action ID="MoveToSafePosition"/>
        <Action ID="PlanAndExecuteGrasp"/>
    </Sequence>
</RetryNode>

6.2 충돌 방지

재시도 중 로봇 팔의 운동 경로가 물체나 환경과 충돌하지 않도록 주의하여야 한다.

7. 참고 문헌

  • Siciliano, B., et al. (2010). Robotics: Modelling, Planning and Control. Springer.
  • Colledanchise, M., & Ogren, P. (2018). Behavior Trees in Robotics and AI: An Introduction. CRC Press.

버전날짜변경 사항
v0.12026-04-05초안 작성