Robust and Dexterous Dual-arm Tele-Cooperation using Adaptable Impedance Control

要約

近年、ロボットが孤立した産業作業から人間とロボットのコラボレーションや遠隔操作などの共有環境に移行する必要性がますます明らかになってきています。
この論文は、前回の研究で紹介したフラクタル インピーダンス コントロール (FIC) の基礎に基づいて、FIC の非線形剛性と受動性を活用して多様な協力シナリオに適応する、双腕遠隔協力への新たな拡張を提示します。
従来のインピーダンス コントローラーとは異なり、以前の研究で実証されているように、私たちのアプローチはエネルギー タンクに依存せずに安定性を確保します。
この論文では、FIC フレームワークを両手操作にさらに拡張し、ゲイン調整なしでさまざまな動的タスク間の安定かつスムーズな切り替えを可能にします。
また、信号遅延と低帯域幅通信の課題に対処する、より高い透明性と機敏性を提供する遠隔操作アーキテクチャも導入します。
広範な実験を通じて、私たちは手法の堅牢性を検証し、その結果は従来のインピーダンス コントローラーに対する FIC アプローチの利点を確認し、惑星探査や器用な遠隔操作を必要とするその他のシナリオでの応用の可能性を示しています。
この論文の貢献には、マルチアーム システムへの FIC のシームレスな統合、非常に変化しやすい環境で堅牢な相互作用を実行する機能、競合するアプローチとの包括的な比較の提供が含まれており、これによりロボット システムの堅牢性と適応性が大幅に向上します。

要約(オリジナル)

In recent years, the need for robots to transition from isolated industrial tasks to shared environments, including human-robot collaboration and teleoperation, has become increasingly evident. Building on the foundation of Fractal Impedance Control (FIC) introduced in our previous work, this paper presents a novel extension to dual-arm tele-cooperation, leveraging the non-linear stiffness and passivity of FIC to adapt to diverse cooperative scenarios. Unlike traditional impedance controllers, our approach ensures stability without relying on energy tanks, as demonstrated in our prior research. In this paper, we further extend the FIC framework to bimanual operations, allowing for stable and smooth switching between different dynamic tasks without gain tuning. We also introduce a telemanipulation architecture that offers higher transparency and dexterity, addressing the challenges of signal latency and low-bandwidth communication. Through extensive experiments, we validate the robustness of our method and the results confirm the advantages of the FIC approach over traditional impedance controllers, showcasing its potential for applications in planetary exploration and other scenarios requiring dexterous telemanipulation. This paper’s contributions include the seamless integration of FIC into multi-arm systems, the ability to perform robust interactions in highly variable environments, and the provision of a comprehensive comparison with competing approaches, thereby significantly enhancing the robustness and adaptability of robotic systems.

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