Sensor Observability Analysis for Maximizing Task-Space Observability of Articulated Robots

要約

我々は、センサー可観測性分析 (SOA) と呼ばれる、分散型方向センサーを備えた多関節ロボットの新しい性能測定基準を提案します。
これらのロボットに取り付けられた分散型方向センサー (関節トルク センサーなど) は、関節が動くにつれて個々の感知方向を変更します。
SOA は、関節空間内の個々のセンサー軸を変換して、センサーの順運動学に似た、タスク空間の各軸を観察するためのこれらのセンサーの累積的なセンシング品質を提供します。
たとえば、特定の関節構成では、1 つまたは複数のタスク空間軸での相互作用力を観察できないような方法で関節トルク センサーの位置が調整される場合があります。
結果として得られるセンサー可観測性パフォーマンス メトリクスは、最適化およびヌル空間制御に使用して、センサー可観測性の特異な構成を回避したり、特定の方向でのセンサー可観測性を最大化したりできます。
シリアル ロボット マニピュレーターにおける力センシングの特定のケースを使用して、解析を紹介します。
センサーの可観測性と従来の運動学的操作性の間には類似点が見られます。
SOA は、関節に取り付けられていないセンサーの分析という点でより一般化できることが示されており、力検知以外のセンサー タイプにも適用できる可能性があります。
カスタム 3-DOF ロボットと Baxter ロボットを使用したシミュレーションと実験は、物理的相互作用におけるセンサーの可観測性の有用性と重要性を示しています。

要約(オリジナル)

We propose a novel performance metric for articulated robots with distributed directional sensors called the sensor observability analysis (SOA). These robot-mounted distributed directional sensors (e.g., joint torque sensors) change their individual sensing directions as the joints move. SOA transforms individual sensors axes in joint space to provide the cumulative sensing quality of these sensors to observe each task-space axis, akin to forward kinematics for sensors. For example, certain joint configurations may align joint torque sensors in such a way that they are unable to observe interaction forces in one or more task-space axes. The resultant sensor observability performance metrics can then be used in optimization and in null-space control to avoid sensor observability singular configurations or to maximize sensor observability in particular directions. We use the specific case of force sensing in serial robot manipulators to showcase the analysis. Parallels are drawn between sensor observability and the traditional kinematic manipulability; SOA is shown to be more generalizable in terms of analysing non-joint-mounted sensors and can potentially be applied to sensor types other than for force sensing. Simulations and experiments using a custom 3-DOF robot and the Baxter robot demonstrate the utility and importance of sensor observability in physical interactions.

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