Impact-Aware Task-Space Quadratic-Programming Control

要約

ロボットは通常、相対速度がゼロに近い剛表面で接触を確立します。
そうしないと、衝撃によって引き起こされるエネルギーがロボットのリンケージ内に伝播し、ハードウェアに回復不能な損傷を引き起こす可能性があります。
さらに、タスク空間の接触速度とピーク衝撃力の急激な変化により、ロボットの関節速度とトルクも急激に変化します。
これは、特にスムーズなモデルに基づくコントローラーの安定性を損なう可能性があります。
実際には、いくつかのタスクでは、適度な速度で接触を確立する必要があります。
我々は、二次プログラムとして定式化されたタスク空間の多目的コントローラーを、三次元での摩擦衝撃に耐えられるように強化することを提案します。
新しい制約を考案し、前述した突然のジョイント状態の変化に対して堅牢になるように通常の制約を再定式化します。
最適制御探索空間が、(1) ハードウェアで手頃な価格の衝撃限界と、(2) 衝撃後の臨界状態を制約する分析的に計算された実行可能セット (多面体) を認識すると、衝撃イベントは制御されたプロセスになります。
目標とする接触点の前およびその近くでは、各制御サイクルで、衝撃が次の反復で発生すると想定します。
このややワンステップのプレビューにより、コントローラーは時間と場所に影響を与えないように堅牢になります。
私たちのアプローチを評価するために、パンダマニピュレーターを使用して衝撃を和らげる回復力を実験し、HRP-4 ヒューマノイドロボットを使用して素早い掴み作業を実現しました。

要約(オリジナル)

Robots usually establish contacts at rigid surfaces with near-zero relative velocities. Otherwise, impact-induced energy propagates in the robot’s linkage and may cause irreversible damage to the hardware. Moreover, abrupt changes in task-space contact velocity and peak impact forces also result in abrupt changes in robot joint velocities and torques; which can compromise controllers’ stability, especially for those based on smooth models. In reality, several tasks would require establishing contact with moderately high velocity. We propose to enhance task-space multi-objective controllers formulated as a quadratic program to be resilient to frictional impacts in three dimensions. We devise new constraints and reformulate the usual ones to be robust to the abrupt joint state changes mentioned earlier. The impact event becomes a controlled process once the optimal control search space is aware of: (1) the hardware-affordable impact bounds and (2) analytically-computed feasible set (polyhedra) that constrain post-impact critical states. Prior to and nearby the targeted contact spot, we assume, at each control cycle, that the impact will occur at the next iteration. This somewhat one-step preview makes our controller robust to impact time and location. To assess our approach, we experimented its resilience to moderate impacts with the Panda manipulator and achieved swift grabbing tasks with the HRP-4 humanoid robot.

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