A Minimum-Jerk Approach to Handle Singularities in Virtual Fixtures

要約

タスクのガイドに仮想フィクスチャを実装すると、ロボットのエンド エフェクタの動作がワークスペース内の特定の曲線に制限されます。
ただし、ガイド フレームワークを組み込むと、現在のロボットの位置に対して最も近い点に基準ターゲット位置を最適化するときに不連続が発生する可能性があります。
この記事は、一般的に採用されているガウスニュートン アルゴリズムを特に参照しながら、そのような不連続性の幾何学的解釈を提供することを目的としています。
ユークリッド距離特異点として定義されるこのような不連続性の影響は、実験的に証明されています。
次に、最小限のジャーク コマンドを使用した線形 2 次追跡問題に基づくソリューションを提案し、提案されたフレームワークのパフォーマンスを 2 つの異なる人間とロボットの相互作用シナリオで比較および検証します。

要約(オリジナル)

Implementing virtual fixtures in guiding tasks constrains the movement of the robot’s end effector to specific curves within its workspace. However, incorporating guiding frameworks may encounter discontinuities when optimizing the reference target position to the nearest point relative to the current robot position. This article aims to give a geometric interpretation of such discontinuities, with specific reference to the commonly adopted Gauss-Newton algorithm. The effect of such discontinuities, defined as Euclidean Distance Singularities, is experimentally proved. We then propose a solution that is based on a Linear Quadratic Tracking problem with minimum jerk command, then compare and validate the performances of the proposed framework in two different human-robot interaction scenarios.

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