Model-Based Sensor Diagnostics for Robotic Manipulators

要約

協働ロボットの安全で信頼性の高い動作を保証するためには、ロバストなセンサ診断が必要である。本論文では、センサ診断のために調整されたモデルベースの制約を定式化するための方法論を紹介する。様々なロボットシステムに適用可能であるが、本研究では特に直列弾性アクチュエータを採用したロボット関節に焦点を当てる。直列弾性アクチュエータには、ねじりバネ制約、ジョイントダイナミクス制約、電気モータ制約の3つの異なる制約が課される。シミュレーション例を通して、提案するモデルベースのセンサー診断手法の有効性を実証する。本研究では、ロボット関節のトルクセンサに発生する可能性のある2つの異なるタイプのセンサ故障を取り上げ、それぞれの検出方法について掘り下げる。この洞察に満ちたセンサ診断手法はカスタマイズ可能であり、ロボットの様々なコンポーネントに適用可能であり、故障診断と分離機能を提供する。本研究は、協働環境におけるロボットマニピュレータの最適性能に不可欠な診断能力を強化することを目的とした貴重な洞察に貢献する。

要約(オリジナル)

Ensuring the safe and reliable operation of collaborative robots demands robust sensor diagnostics. This paper introduces a methodology for formulating model-based constraints tailored for sensor diagnostics, featuring analytical relationships extending across mechanical and electrical domains. While applicable to various robotic systems, the study specifically centers on a robotic joint employing a series elastic actuator. Three distinct constraints are imposed on the series elastic actuator: the Torsional Spring Constraint, Joint Dynamics Constraint, and Electrical Motor Constraint. Through a simulation example, we demonstrate the efficacy of the proposed model-based sensor diagnostics methodology. The study addresses two distinct types of sensor faults that may arise in the torque sensor of a robot joint, and delves into their respective detection methods. This insightful sensor diagnostic methodology is customizable and applicable across various components of robots, offering fault diagnostic and isolation capabilities. This research contributes valuable insights aimed at enhancing the diagnostic capabilities essential for the optimal performance of robotic manipulators in collaborative environments.

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