multipanda ros2를 이용한 시뮬레이션-현실 간 격차 해소: 다중 로봇 시스템을 위한 실시간 ROS2 프레임워크

Bridging the Sim-to-Real Gap with multipanda ros2: A Real-Time ROS2 Framework for Multimanual Systems

본 논문에서는 Franka Robotics 로봇의 다중 로봇 제어를 위한 새로운 오픈 소스 ROS2 아키텍처인 $multipanda_ros2$를 제시합니다. ros2 control을 활용하여, 본 프레임워크는 단일 프로세스에서 여러 대의 로봇을 제어할 수 있는 네이티브 ROS2 인터페이스를 제공합니다. 핵심적인 기여는 실시간 토크 제어, 상호 작용 제어 및 로봇-환경 모델링을 포함하는 실시간 제어의 주요 과제들을 해결하는 것입니다. 본 연구의 중점은 실시간 제어 및 안전 기준에서 요구되는 최소 주파수인 1kHz의 제어 주파수를 유지하는 것입니다. 또한, 컨트롤렛-특징 설계 패턴을 도입하여 컨트롤러 전환 지연 시간을 $\le$ 2ms로 단축하여, 재현 가능한 벤치마킹 및 복잡한 다중 로봇 상호 작용 시나리오를 가능하게 합니다. 시뮬레이션-현실 간 격차를 해소하기 위해, 고정밀 MuJoCo 시뮬레이션을 통합하고, 운동학적 정확성 및 동적 일관성(토크, 힘 및 제어 오차)에 대한 정량적 지표를 제공합니다. 또한, 실제 환경에서의 관성 매개변수 식별이 힘 및 토크 정확도를 크게 향상시킬 수 있음을 보여주며, 반복적인 물리 모델 개선을 위한 방법론을 제시합니다. 본 연구는 소프트 로봇틱스 기술을 강체 양팔 로봇 및 접촉이 빈번한 작업에 적용하여, 시뮬레이션-현실 간 격차를 줄이고, 첨단 로봇 연구를 위한 강력하고 재현 가능한 플랫폼을 제공합니다.

We present $multipanda\_ros2$, a novel open-source ROS2 architecture for multi-robot control of Franka Robotics robots. Leveraging ros2 control, this framework provides native ROS2 interfaces for controlling any number of robots from a single process. Our core contributions address key challenges in real-time torque control, including interaction control and robot-environment modeling. A central focus of this work is sustaining a 1kHz control frequency, a necessity for real-time control and a minimum frequency required by safety standards. Moreover, we introduce a controllet-feature design pattern that enables controller-switching delays of $\le 2$ ms, facilitating reproducible benchmarking and complex multi-robot interaction scenarios. To bridge the simulation-to-reality (sim2real) gap, we integrate a high-fidelity MuJoCo simulation with quantitative metrics for both kinematic accuracy and dynamic consistency (torques, forces, and control errors). Furthermore, we demonstrate that real-world inertial parameter identification can significantly improve force and torque accuracy, providing a methodology for iterative physics refinement. Our work extends approaches from soft robotics to rigid dual-arm, contact-rich tasks, showcasing a promising method to reduce the sim2real gap and providing a robust, reproducible platform for advanced robotics research.