Referenzverteilungsbasierte Steuerung auf Basis Quadratischer Programmierung für Robotermanipulation mit geplanten simultanen Stößen

Khái niệm cốt lõi

Ein Steuerungsrahmenwerk wird präsentiert, das direkt die Herausforderungen bei der Verfolgungssteuerung von Robotermanipulatoren angeht, die nominell gleichzeitige Stöße ausführen sollen. Dieses Rahmenwerk erweitert den Referenzverteilungssteuerungsansatz, indem überlappende ante- und post-Stoß-Referenzen definiert werden, die mit der Stoßdynamik konsistent sind.

Tóm tắt

Die Studie präsentiert einen Steuerungsrahmen, der die Herausforderungen bei der Verfolgungssteuerung von Robotermanipulatoren angeht, die nominell gleichzeitige Stöße ausführen sollen.
Der Ansatz erweitert den Referenzverteilungssteuerungsrahmen, indem überlappende ante- und post-Stoß-Referenzen definiert werden, die mit der Stoßdynamik konsistent sind. Dies wird durch einen teleoperation-basierten Ansatz zur Erzeugung einer Referenz erreicht, die mit der Stoßdynamik übereinstimmt.
Der Steuerungsrahmen verwendet einen quadratischen Programmierungsansatz, um Spitzen im Geschwindigkeitsfehler und den Steuereingängen aufgrund von Stößen zu vermeiden, während eine hohe Verfolgungsleistung beibehalten wird.
Mit Einbeziehung eines neuartigen Zwischenmodus zielt der Ansatz auch darauf ab, Eingangsspitzen und -sprünge zu vermeiden, wenn Unsicherheiten in der Umgebung zu einer Reihe ungeplanter Einzelstöße anstelle des geplanten simultanen Stoßes führen.
Die Arbeit präsentiert erstmals eine experimentelle Bewertung der Referenzverteilungssteuerung an einem Roboteraufbau, die ihre Robustheit gegenüber Umgebungsunsicherheiten im Vergleich zu drei Basissteuerungsansätzen zeigt.

Thống kê

Die Hardware-Grenzen müssen vermieden werden, um Schäden als Folge übermäßiger externer Kräfte zu verhindern.
Referenzen, die mit der Stoßdynamik konsistent sind, müssen generiert werden, um Sprünge im Geschwindigkeitsverfolgungsfehler zu vermeiden.
Spitzen im Geschwindigkeitsverfolgungsfehler und in den Stelleingängen aufgrund von Stößen müssen vermieden werden.

Trích dẫn

"Wir als Menschen sind von Natur aus geschickt darin, Stöße zu nutzen, um Kontaktaufgaben auszuführen oder zu beschleunigen."
"Mehrere Herausforderungen ergeben sich, wenn man mit robotergestützter stoßbewusster Manipulation umgeht."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

Quadratic Programming-based Reference Spreading Control for Dual-Arm Robotic Manipulation with Planned Simultaneous Impacts

by Jari van Ste... lúc arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2305.08643.pdf

Yêu cầu sâu hơn

Wie könnte der vorgestellte Ansatz auf andere Anwendungsszenarien mit Stößen, wie z.B. Roboterfortbewegung, erweitert werden?

Der vorgestellte Ansatz zur Stoßkontrolle bei der Roboterarmmanipulation könnte auf andere Anwendungsszenarien mit Stößen, wie z.B. Roboterfortbewegung, erweitert werden, indem er an die spezifischen Anforderungen und Dynamiken dieser Szenarien angepasst wird. Bei der Roboterfortbewegung könnten Stoßereignisse auftreten, wenn der Roboter Hindernisse überwindet oder auf unebenem Gelände navigiert. Um den Ansatz auf solche Szenarien auszudehnen, könnten folgende Anpassungen vorgenommen werden:

Anpassung der Stoßmodelle: Die Stoßmodelle und -parameter müssten möglicherweise an die Bewegungsdynamik und die Art der Stöße angepasst werden, die bei der Fortbewegung auftreten können. Dies könnte die Integration von Bodenkontaktmodellen und Stoßabsorptionsmechanismen umfassen.

Berücksichtigung von Geschwindigkeitsänderungen: Bei der Roboterfortbewegung sind Geschwindigkeitsänderungen und Beschleunigungen entscheidend. Der Ansatz müsste so erweitert werden, dass er die Stoßdynamik unter Berücksichtigung dieser Faktoren effektiv handhaben kann.

Integration von Ganzkörpersteuerung: Bei der Fortbewegung sind möglicherweise mehrere Roboterarme oder -beine beteiligt. Der Ansatz müsste daher auf eine Ganzkörpersteuerung erweitert werden, um die Stoßkontrolle über den gesamten Roboter zu gewährleisten.

Durch diese Anpassungen könnte der Ansatz erfolgreich auf andere Anwendungsszenarien mit Stößen, wie die Roboterfortbewegung, erweitert werden.

Wie könnte der Ansatz mit lernbasierten Methoden kombiniert werden, um die Generierung stoßkonsistenter Referenzen zu verbessern?

Die Kombination des vorgestellten Ansatzes mit lernbasierten Methoden könnte die Generierung stoßkonsistenter Referenzen weiter verbessern, indem maschinelles Lernen genutzt wird, um Muster in den Stoßereignissen zu erkennen und darauf zu reagieren. Hier sind einige Möglichkeiten, wie dies erreicht werden könnte:

Stoßvorhersage mit Machine Learning: Durch die Verwendung von Machine Learning-Algorithmen könnte der Roboter trainiert werden, Stoßereignisse vorherzusagen und sich darauf vorzubereiten. Dies könnte dazu beitragen, die Stoßkontrolle proaktiv zu gestalten.

Reinforcement Learning für adaptive Stoßreaktionen: Durch den Einsatz von Reinforcement Learning könnte der Roboter lernen, wie er auf Stoßereignisse reagieren und seine Kontrollstrategie entsprechend anpassen kann, um eine konsistente Leistung zu erzielen.

Generative Modelle für Stoßkonsistenz: Generative Modelle könnten verwendet werden, um stoßkonsistente Referenzen zu generieren, die die Stoßdynamik und -effekte berücksichtigen. Diese Modelle könnten dem Roboter helfen, sich besser auf Stoßereignisse vorzubereiten.

Durch die Integration von lernbasierten Methoden in den vorgestellten Ansatz zur Stoßkontrolle könnte die Robustheit und Anpassungsfähigkeit des Systems verbessert werden, um eine präzise und zuverlässige Stoßkontrolle in verschiedenen Szenarien zu gewährleisten.

Welche zusätzlichen Informationen über die Umgebung könnten verwendet werden, um die Robustheit des Ansatzes weiter zu verbessern?

Um die Robustheit des vorgestellten Ansatzes zur Stoßkontrolle weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Informationen über die Umgebung genutzt werden, um eine präzisere und effektivere Stoßkontrolle zu ermöglichen. Hier sind einige mögliche zusätzliche Informationen, die berücksichtigt werden könnten:

Oberflächenbeschaffenheit: Informationen über die Beschaffenheit der Kontaktflächen und Oberflächenmaterialien könnten verwendet werden, um die Stoßdynamik genauer zu modellieren und die Reaktion des Roboters darauf anzupassen.

Hinderniserkennung: Durch die Integration von Sensoren zur Hinderniserkennung könnte der Roboter frühzeitig potenzielle Stoßereignisse erkennen und seine Bewegungen entsprechend anpassen, um Kollisionen zu vermeiden.

Kontextuelle Umgebungsinformationen: Kontextuelle Informationen über die Umgebung, wie z.B. die Art der Aufgabe, die der Roboter ausführt, oder die Anordnung von Objekten in der Umgebung, könnten verwendet werden, um die Stoßkontrolle an den spezifischen Kontext anzupassen.

Echtzeit-Rückkopplung: Durch die Integration von Echtzeit-Rückkopplungssystemen könnte der Roboter kontinuierlich Informationen über die Stoßereignisse und die Umgebung erhalten, um seine Steuerung dynamisch anzupassen und auf unvorhergesehene Situationen zu reagieren.

Durch die Berücksichtigung dieser zusätzlichen Umgebungsinformationen könnte die Robustheit des Ansatzes zur Stoßkontrolle weiter gesteigert werden, um eine zuverlässige und präzise Leistung in komplexen Umgebungen zu gewährleisten.