International Journal of Robotics Research

In the area of parallel robots, the use of lower-mobility parallel manipulators for many tasks requiring fewer than six degrees of freedom (DoF) has drawn a lot of interest. This paper treats one fundamental problem in the study of lower-mobility parallel manipulators: type synthesis. Using reciprocal screw theory, we define the mechanism constraint system and limb constraint system. We then investigate the relations between the mechanism constraint system and the limb constraint system under different geometrical conditions. Three tables describing the relations are presented. Based on the three tables, we propose a constraint-synthesis method for type synthesis of symmetrical lower-mobility parallel manipulators. The method used in the paper to construct the kinematic structure of the limb of lower-mobility parallel manipulators with prescribed DoF is simple and systematic. Examples are included to illustrate the application of the method and some novel lower-mobility parallel manipulators with 3-, 4- and 5-DoF are synthesized.

This paper presents an efficient interval-analysis-based algorithm to solve the direct geometrico-static problem (DGP) of underconstrained cable-driven parallel robots (CDPRs). Solving the DGP for a generic CDPR consists of finding all possible equilibrium poses of the end effector for the given cable lengths. Since cables impose unilateral constraints, configurations with one or more slack cables may occur. When the number of taut cables is smaller than six the robot is underconstrained and the DGP solutions must be found considering loop-closure and mechanical equilibrium equations simultaneously. The presented algorithm can find all DGP solutions of a generic CDPR in a numerically robust and safe way. By using interval analysis the proposed procedure can directly search for real solutions with non-negative cable tensions and it can take advantage of the physical constraints of the robot. The implemented procedure is discussed in detail, and the testing and experimental validation on working prototypes are presented.

We consider in this paper a Gough-type parallel robot and we present an efficient algorithm based on interval analysis that allows us to solve the forward kinematics, i.e., to determine all the possible poses of the platform for given joint coordinates. This algorithm is numerically robust as numerical round-off errors are taken into account; the provided solutions are either exact in the sense that it will be possible to refine them up to an arbitrary accuracy or they are flagged only as a “possible” solution as either the numerical accuracy of the computation does not allow us to guarantee them or the robot is in a singular configuration. It allows us to take into account physical and technological constraints on the robot (for example, limited motion of the passive joints). Another advantage is that, assuming realistic constraints on the velocity of the robot, it is competitive in term of computation time with a real-time algorithm such as the Newton scheme, while being safer.

Học tăng cường cung cấp cho robot một khuôn khổ và bộ công cụ cho việc thiết kế những hành vi phức tạp và khó chế tạo. Ngược lại, những thách thức trong các vấn đề robot cung cấp cả nguồn cảm hứng, tác động và xác thực cho các phát triển trong học tăng cường. Mối quan hệ giữa các lĩnh vực này có đủ hứa hẹn để được so sánh với mối quan hệ giữa vật lý và toán học. Trong bài viết này, chúng tôi cố gắng củng cố các liên hệ giữa hai cộng đồng nghiên cứu bằng cách cung cấp một khảo sát về công trình nghiên cứu trong học tăng cường cho việc tạo ra hành vi ở robot. Chúng tôi nhấn mạnh cả những thách thức chính trong học tăng cường cho robot cũng như những thành công đáng chú ý. Chúng tôi thảo luận về cách các đóng góp đã kiểm soát độ phức tạp của lĩnh vực này và nghiên cứu vai trò của các thuật toán, các biểu diễn, và kiến thức trước đó trong việc đạt được những thành công này. Do đó, một trọng tâm cụ thể của bài báo của chúng tôi nằm ở sự lựa chọn giữa phương pháp dựa trên mô hình và không dựa trên mô hình, cũng như giữa phương pháp dựa trên giá trị và tìm kiếm chính sách. Bằng cách phân tích một vấn đề đơn giản trong một số chi tiết, chúng tôi chứng minh cách mà các phương pháp học tăng cường có thể được áp dụng một cách có lợi, và chúng tôi lưu ý rằng trong suốt bài viết có nhiều câu hỏi còn mở và tiềm năng to lớn cho nghiên cứu trong tương lai.

Bài báo này trình bày một phương pháp tránh va chạm độc đáo theo thời gian thực cho các cơ khí manipulator và robot di động dựa trên khái niệm trường tiềm năng nhân tạo. Việc tránh va chạm, thường được coi là một vấn đề lập kế hoạch cấp cao, có thể được phân phối hiệu quả giữa các cấp độ điều khiển khác nhau, cho phép các hoạt động của robot trong môi trường phức tạp diễn ra theo thời gian thực. Phương pháp này đã được mở rộng cho các chướng ngại vật di động bằng cách sử dụng trường tiềm năng nhân tạo thay đổi theo thời gian. Chúng tôi đã áp dụng phương thức tránh va chạm này cho các cơ cấu robot tay và đã sử dụng một cách tiếp cận mới đối với vấn đề tổng quát về điều khiển manipulator theo thời gian thực. Chúng tôi đã tái cấu trúc vấn đề điều khiển manipulator như là điều khiển trực tiếp chuyển động của manipulator trong không gian thao tác—không gian mà nhiệm vụ được mô tả ban đầu—thay vì điều khiển chuyển động không gian khớp tương ứng của nhiệm vụ chỉ được đạt được sau khi biến đổi hình học và động học. Ngoài các khu vực ảnh hưởng của chướng ngại vật, chúng tôi đã khiến bộ phận cuối cùng di chuyển theo một đường thẳng với giới hạn tốc độ tối đa. Phương pháp trường tiềm năng nhân tạo đã được mở rộng để tránh va chạm cho tất cả các liên kết của manipulator. Thêm vào đó, một trường tiềm năng nhân tạo trong không gian khớp được sử dụng để thỏa mãn các ràng buộc khớp bên trong của manipulator. Phương pháp này đã được triển khai trong hệ thống COSMOS cho robot PUMA 560. Các thử nghiệm tránh va chạm thời gian thực trên các chướng ngại vật di động đã được thực hiện bằng cách sử dụng cảm biến hình ảnh.

Chúng tôi trình bày một tập dữ liệu mới được ghi lại từ một chiếc xe station wagon VW để phục vụ nghiên cứu về robot di động và lái xe tự động. Tổng cộng, chúng tôi đã ghi lại 6 giờ kịch bản giao thông với tần suất từ 10 đến 100 Hz, sử dụng nhiều phương thức cảm biến khác nhau như camera stereo màu và đen trắng độ phân giải cao, máy quét laser 3D Velodyne và hệ thống dẫn đường quán tính GPS/IMU độ chính xác cao. Các kịch bản rất đa dạng, phản ánh các tình huống giao thông thực tế và trải dài từ các xa lộ, các khu vực nông thôn đến các cảnh trong thành phố với nhiều đối tượng tĩnh và động. Dữ liệu của chúng tôi đã được hiệu chỉnh, đồng bộ và gán thời gian, và chúng tôi cung cấp các chuỗi hình ảnh đã chỉnh sửa và thô. Tập dữ liệu của chúng tôi cũng chứa nhãn đối tượng dưới dạng các tracklet 3D, và chúng tôi cung cấp các bài kiểm tra trực tuyến cho stereo, dòng quang học, phát hiện đối tượng và các tác vụ khác. Bài báo này mô tả nền tảng ghi âm của chúng tôi, định dạng dữ liệu và các tiện ích mà chúng tôi cung cấp.

Reward functions are a common way to specify the objective of a robot. As designing reward functions can be extremely challenging, a more promising approach is to directly learn reward functions from human teachers. Importantly, data from human teachers can be collected either passively or actively in a variety of forms: passive data sources include demonstrations (e.g., kinesthetic guidance), whereas preferences (e.g., comparative rankings) are actively elicited. Prior research has independently applied reward learning to these different data sources. However, there exist many domains where multiple sources are complementary and expressive. Motivated by this general problem, we present a framework to integrate multiple sources of information, which are either passively or actively collected from human users. In particular, we present an algorithm that first utilizes user demonstrations to initialize a belief about the reward function, and then actively probes the user with preference queries to zero-in on their true reward. This algorithm not only enables us combine multiple data sources, but it also informs the robot when it should leverage each type of information. Further, our approach accounts for the human’s ability to provide data: yielding user-friendly preference queries which are also theoretically optimal. Our extensive simulated experiments and user studies on a Fetch mobile manipulator demonstrate the superiority and the usability of our integrated framework.

We present an upper-body exoskeleton for rehabilitation, called Harmony, that provides natural coordinated motions on the shoulder with a wide range of motion, and force and impedance controllability. The exoskeleton consists of an anatomical shoulder mechanism with five active degrees of freedom, and one degree of freedom elbow and wrist mechanisms powered by series elastic actuators. The dynamic model of the exoskeleton is formulated using a recursive Newton–Euler algorithm with spatial dynamics representation. A baseline control algorithm is developed to achieve dynamic transparency and scapulohumeral rhythm assistance, and the coupled stability of the robot–human system at the baseline control is investigated. Experiments were conducted to evaluate the kinematic and dynamic characteristics of the exoskeleton. The results show that the exoskeleton exhibits good kinematic compatibility to the human body with a wide range of motion and performs task-space force and impedance control behaviors reliably.

This paper presents an overview of admittance control as a method of physical interaction control between machines and humans. We present an admittance controller framework and elaborate control scheme that can be used for controller design and development. Within this framework, we analyze the influence of feed-forward control, post-sensor inertia compensation, force signal filtering, additional phase lead on the motion reference, internal robot flexibility, which also relates to series elastic control, motion loop bandwidth, and the addition of virtual damping on the stability, passivity, and performance of minimal inertia rendering admittance control. We present seven design guidelines for achieving high-performance admittance controlled devices that can render low inertia, while aspiring coupled stability and proper disturbance rejection.

We introduce a novel representation of two-dimensional shape that we call smoothed local symmetries ( SLS). Smoothed local symmetries represent both the bounding contour of a shape fragment and the region that it occupies. In this paper we develop the main features of the SLS repre sentation and describe an implemented algorithm that com putes it. The performance of the algorithm is illustrated for a set of tools. We conclude by sketching a method for deter mining the articulation of a shape into subshapes.