A Cooperation Control Framework Based on Admittance Control and Time-varying Passive Velocity Field Control for Human–Robot Co-carrying Tasks

要約

人間とロボットの共同作業は、双方の強みを活用することで、産業用途と日常用途の両方でその可能性を発揮します。
これらのタスクでロボットを効果的に制御するには、位置と速度の誤差を最小限に抑えて共有タスクを完了すると同時に、閉ループ システム内のエネルギー レベルを管理して不安定性や意図しない力の行使などの潜在的な危険を防ぐ必要があります。
ただし、このコラボレーション シナリオでは、ワークスペースの特性に適応する際の人間の意図が多様であるため、多くの課題が生じ、人間とロボットの衝突や安全上のインシデントが発生します。
この論文では、ロボットパートナーが競合情報を活用して経路を再計画し、同時搬送動作を正確に追跡し、受動性を確保し、閉ループシステムのエネルギーを規則的に制御できるロボットコントローラーを開発します。
人間とロボットが同時に運ぶタスクのための協調制御フレームワークは、アドミタンス制御と分数指数エネルギー補償制御項を備えた時変受動速度場制御を利用することによって構築されます。
相互作用力を測定することにより、まずアドミッタンス制御を使用して、パートナーロボットが同時に実行するタスクの望ましい軌道が生成されます。
その後、エネルギー補償機能を備えた新しいパッシブ速度フィールド コントロールは、所望の時間変化軌道を追跡し、パッシブ性を保証するように設計されています。
さらに、提案されたアプローチは、システムの運動エネルギーが有限の時間間隔内で望ましいレベルに収束することを保証します。これは、タイムクリティカルなアプリケーションにとって重要です。
数値シミュレーションは、4 つの協調輸送シナリオを通じて、提案された協調制御手法の効率性を実証します。

要約(オリジナル)

Human–robot co-carrying tasks demonstrate their potential in both industrial and everyday applications by leveraging the strengths of both parties. Effective control of robots in these tasks requires minimizing position and velocity errors to complete the shared tasks while also managing the energy level within the closed-loop systems to prevent potential dangers such as instability and unintended force exertion. However, this collaboration scenario poses numerous challenges due to varied human intentions in adapting to workspace characteristics, leading to human–robot conflicts and safety incidents. In this paper, we develop a robot controller that enables the robot partner to re-plan its path leveraging conflict information, follow co-carrying motions accurately, ensure passivity, and regular the energy of the closed-loop system. A cooperation control framework for human–robot co-carrying tasks is constructed by utilizing admittance control and time-varying Passive Velocity Field Control with a fractional exponent energy compensation control term. By measuring the interaction force, the desired trajectory of co-carrying tasks for the robot partner is first generated using admittance control. Thereafter, the new Passive Velocity Field Control with the energy compensation feature is designed to track the desired time-varying trajectory and guarantee passivity. Furthermore, the proposed approach ensures that the system’s kinetic energy converges to the desired level within a finite time interval, which is critical for time-critical applications. Numerical simulation demonstrates the efficiency of the proposed cooperation control method through four collaborative transportation scenarios.

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