要約
パラレル ロボットは、移動質量が減少するため、高速であっても衝突エネルギーが低いため、人間とロボットのコラボレーション (HRC) に活用できる可能性があります。
ただし、シリアルロボットの構造に比べて、意図しない脚チェーンとの接触リスクが高くなります。
HRC に向けた最初のステップとして、並列ロボット構造全体の接触ケースが調査され、一般化された運動量とモーター電流の測定に基づく外乱オブザーバーが適用されます。
さらに、カルマン フィルターと一般化運動量に基づく 2 次スライディング モード オブザーバーを、誤差と検出時間の観点から比較します。
低摩擦のギアレスダイレクトドライブにより、外力推定が向上し、低インピーダンスが可能になります。
実験的検証は、2 つの力-トルク センサーと運動静力学的モデルを使用して実行されます。
これにより、組み立てられたパラレルロボットのモータートルク定数の新しい同定方法が可能になり、モーター電流からダイナミクスモデルを介して外力を推定することができます。
0.1 ~ 2N/mm の剛性を備えた準拠したロボット環境ダイナミクスのためのデカルト インピーダンス制御スキームと、構造全体にわたる低い力に対する力の観察が検証されています。
オブザーバーは、9 ~ 58 ミリ秒以内の検出とゼロ G モードの形式での反応を目的として、0.4 ~ 0.9 m/s の速度での衝突とクランプに使用されます。
要約(オリジナル)
Parallel robots provide the potential to be leveraged for human-robot collaboration (HRC) due to low collision energies even at high speeds resulting from their reduced moving masses. However, the risk of unintended contact with the leg chains increases compared to the structure of serial robots. As a first step towards HRC, contact cases on the whole parallel robot structure are investigated and a disturbance observer based on generalized momenta and measurements of motor current is applied. In addition, a Kalman filter and a second-order sliding-mode observer based on generalized momenta are compared in terms of error and detection time. Gearless direct drives with low friction improve external force estimation and enable low impedance. The experimental validation is performed with two force-torque sensors and a kinetostatic model. This allows a new identification method of the motor torque constant of an assembled parallel robot to estimate external forces from the motor current and via a dynamics model. A Cartesian impedance control scheme for compliant robot-environmental dynamics with stiffness from 0.1-2N/mm and the force observation for low forces over the entire structure are validated. The observers are used for collisions and clamping at velocities of 0.4-0.9m/s for detection within 9-58ms and a reaction in the form of a zero-g mode.
arxiv情報
著者 | Aran Mohammad,Moritz Schappler,Tobias Ortmaier |
発行日 | 2023-08-18 15:45:52+00:00 |
arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google