Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Bộ điều khiển nối tiếp admittance–impedance cho việc mở rộng kiểm soát lực mạnh mẽ và ổn định hơn
Tóm tắt
Để kiểm soát một robot thực hiện công việc hợp tác giữa con người và robot, không chỉ vị trí mà còn lực cũng cần được kiểm soát từ góc độ tương tác giữa con người và robot. Thêm vào đó, khi một robot được sử dụng cho việc lắp ghép và xử lý, những nhiệm vụ mà thường được thực hiện bởi những con người có kinh nghiệm, việc kiểm soát lực nắm và lực tác dụng bởi các khớp có thể tạo ra những chuyển động tương tự như của con người và góp phần nâng cao tỷ lệ thành công của công việc. Trong lĩnh vực kiểm soát lực, ngoài việc kiểm soát lực trực tiếp, kiểm soát tiếp nhận và kiểm soát trở kháng là những chế độ dựa trên mối quan hệ giữa vị trí và lực, được biết đến là mạnh mẽ và an toàn. Tuy nhiên, kiểm soát tiếp nhận thường trở nên không ổn định khi robot tiếp xúc với một vật thể cứng, và hiệu suất của kiểm soát trở kháng bị suy giảm bởi ma sát. Trong nghiên cứu này, chúng tôi hướng đến việc hiện thực hóa kiểm soát lực an toàn và chính xác trong công việc hợp tác với con người. Như một bước đầu, chúng tôi đề xuất kiểm soát tiếp nhận và kiểm soát trở kháng, đây là một kết nối nối tiếp giữa kiểm soát tiếp nhận thông thường và kiểm soát trở kháng. Chúng tôi chứng minh rằng kiểm soát lực được đề xuất mạnh mẽ, ổn định và chính xác hơn so với kiểm soát trở kháng và kiểm soát tiếp nhận đơn lẻ, hoặc ít nhất cũng tương đương với chúng, khi tiếp xúc với một môi trường không xác định. Hiệu quả cơ bản và tính hữu ích thực tiễn của nó được chứng minh thông qua các mô phỏng số và kết quả thí nghiệm.
Từ khóa
#robot #kiểm soát lực #hợp tác #kiểm soát tiếp nhận #kiểm soát trở kháng #lực nắmTài liệu tham khảo
Yi S, Shuang S, Xinquan L, Hongliang R (2016) A miniature soft robotic manipulator based on novel fabrication methods. IEEE Robot Autom Lett 1(2):617–623
Michele G, Federico R, Gabriele F, Cecilia L (2013) A Feed-Forward Neural Network Learning the Inverse Kinetics of a Soft Cable-Driven Manipulator Moving in Three-Dimensional Space. In: Proceedings of the 2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, p 5033–5039
Michele G, Federico R, Marcello C, Andrea A, Gabriele F, Cecilia L (2012) A two dimensional inverse kinetics model of a cable driven manipulator inspired by the Octopus Arm. In: Proceedings of the 2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation, p 3819–3824
Federico R, Michele G, Marcello C, Matteo C, Cecilia L (2014) Dynamic model of a multibending soft robot arm driven by cables. IEEE Trans Robotics 30(5):1109–1122
Giannaccini EM, Georgilas I, Horsfield I, Peiris HB, Lenz A, Pipe GA, Dogramadzi S (2014) A variable compliance, soft gripper. Autonom Robots 36(1–2):93–107
Chen G, Guo S, Hou B, Wang J (2020) Fractional order impedance control. IEEE Access 8:48904–48916
Kang G, Oh SH, Seo KJ, Kim U, Choi RH (2019) Variable admittance control of robot manipulators based on human intention. IEEE/ASME Trans Mechatr 24(3):1023–1032
Alexandre L, Boris M, Clement G (2012) Variable admittance control of a four-degree-of-freedom intelligent assist device. In: Proceedings of the 2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp 3903–3908
Landi C T, Ferraguti F, Sabattini L, Secchi C, Fantuzzi C (2017) Admittance Control Parameter Adaptation for Physical Human-Robot Interaction. In: Proceedings of the 2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp 2911–2916
Kronander K, Billard A (2016) Stability considerations for variable impedance control. IEEE Trans Robotics 32(5):1298–1305
Lu WS, Meng QH (1991) Impedance control with adaptation for robotic manipulations. IEEE Trans Robot Autom 7(3):408–415
Park HJ, Chung H (1999) Hybrid control for biped robots using impedance control and computed-torque control. In: Proceedings of the 1999 IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp 1365–1370
Biagiotti L, Liuz H, Hirzinge ZG, Melchiom C (2003) Cartesian Impedance Control for Dexterous Manipulation. In: Proceedings of the 2003 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robotics and Systems, pp 3270–3275
Yoo S, Lee W, Chung KW (2014) Impedance control of hydraulic actuation systems with inherent backdrivability. IEEE/ASME Trans Mechatronics 24(5):1921–1930
Kikuuwe R (2019) Torque-bounded admittance control realized by a set-valued algebraic feedback. IEEE Trans Robotics 35(5):1136–1149
Yao B, Zhou Z, Wang L, Xu W, Liu Q, Liu A (2018) Sensorless and adaptive admittance control of industrial robot in physical human–robot interaction. Robotics Computer-Integrat Manufact 51:158–168
Chen HW, Yang J, Guo L, Li S (2016) Disturbance-observer-based control and related methods - an overview. IEEE Trans Indus Electr 63(2):1083–1095
Ott C, Mukherjee R, Nakamura Y (2015) A hybrid system framework for unified impedance and admittance control. J Intell Robotic Syst 78:359–375
Anderson RJ, Spong MW (1988) Hybrid impedance control of robotic manipulators. IEEE Int Conf Robotics Autom 4(5):549–556
Kaneko T, Ogata K, Sakaino S, Tsuji T (2015) Impact Force Control Based on Stiffness Ellipse Method Using Biped Robot Equipped with Biarticular Muscles. In: Proceedings of the 2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robotics and Systems, pp 2246–2251
Baumgarte J (1972) Stabilization of constraints and integrals of motion in dynamical systems. Computer Methods Appl Mech Eng 1:1–16