Towards Optimized Parallel Robots for Human-Robot Collaboration by Combined Structural and Dimensional Synthesis

要約

パラレル ロボット (PR) は、移動質量が小さく、速度が速いため、人間とロボットのコラボレーション (HRC) の可能性をもたらします。
ただし、脚チェーンが平行であると、衝突やクランプの危険性が高くなります。
この研究では、これらの危険は運動学および運動静力学モデルによって記述され、粒子群最適化における構造および次元合成の組み合わせによって目的関数として最小化されます。
キネマティック チェーン内およびキネマティック チェーン間でのクランプのリスクに加えて、バックドライバビリティが定量化され、理論的にはモーター電流による検出可能性が保証されます。
もう 1 つの HRC 関連の目的関数は、衝突の影響を考慮するために操作空間座標で定式化された質量行列の最大固有値です。
多目的最適化により、さまざまなパレート最適 PR 構造が得られます。
結果は、最適化が HRC 基準の大幅な改善につながり、目的関数に関して、またジョイント構造がより単純であるため、ヘキサ構造 (6-RUS) が好ましいことを示しています。

要約(オリジナル)

Parallel robots (PR) offer potential for human-robot collaboration (HRC) due to their lower moving masses and higher speeds. However, the parallel leg chains increase the risks of collision and clamping. In this work, these hazards are described by kinematics and kinetostatics models to minimize them as objective functions by a combined structural and dimensional synthesis in a particle-swarm optimization. In addition to the risk of clamping within and between kinematic chains, the back-drivability is quantified to theoretically guarantee detectability via motor current. Another HRC-relevant objective function is the largest eigenvalue of the mass matrix formulated in the operational-space coordinates to consider collision effects. Multi-objective optimization leads to different Pareto-optimal PR structures. The results show that the optimization leads to significant improvement of the HRC criteria and that a Hexa structure (6-RUS) is to be favored concerning the objective functions and due to its simpler joint structure.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google