TeslaCharge: Smart Robotic Charger Driven by Impedance Control and Human Haptic Patterns

要約

電気自動車の需要が高まるにつれ、自動充電方法の開発が必要になります。
現時点では、電気自動車の充電プロセスは完全に手動で行われており、作業を完了するには肉体的な努力が必要であり、障害のある人には適していません。
通常、研究ではソケットの位置と向きを検出することに重点が置かれ、$\pm 5 \: mm $ および $\pm 10^o$ という比較的高い精度が得られました。
ただし、この精度は充電プロセスを完了するには十分ではありません。
この研究では、ソケットの位置と方向の誤差を克服するために、人間の触覚に基づいた堅牢なロボットのプラグインおよびプラグアウトのための新しい方法論を設計することに焦点を当てています。
参加者は充電タスクを実行するよう招待され、充電器の動きとともに加えられた力を測定することで参加者の認知能力が認識されました。
3 つのコントローラーは、電気自動車を充電する人間のパターンを模倣するために、インピーダンス制御に基づいて設計されました。
人間から記録されたデータは、インピーダンス コントローラーのパラメーター (慣性 $M_d$、減衰 $D_d$、および剛性 $K_d$) を校正するために使用されました。
ロボット検証が実行され、設計されたコントローラーがロボット UR10 に適用されました。
提案したコントローラーと人間の運動感覚データを使用することで、電気自動車の充電操作を自動化することに成功しました。

要約(オリジナル)

The growing demand for electric vehicles requires the development of automated car charging methods. At the moment, the process of charging an electric car is completely manual, and that requires physical effort to accomplish the task, which is not suitable for people with disabilities. Typically, the effort in the research is focused on detecting the position and orientation of the socket, which resulted in a relatively high accuracy, $\pm 5 \: mm $ and $\pm 10^o$. However, this accuracy is not enough to complete the charging process. In this work, we focus on designing a novel methodology for robust robotic plug-in and plug-out based on human haptics, to overcome the error in the position and orientation of the socket. Participants were invited to perform the charging task, and their cognitive capabilities were recognized by measuring the applied forces along with the movement of the charger. Three controllers were designed based on impedance control to mimic the human patterns of charging an electric car. The recorded data from humans were used to calibrate the parameters of the impedance controllers: inertia $M_d$, damping $D_d$, and stiffness $K_d$. A robotic validation was performed, where the designed controllers were applied to the robot UR10. Using the proposed controllers and the human kinesthetic data, it was possible to successfully automate the operation of charging an electric car.

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