Multi-Layered Safety of Redundant Robot Manipulators via Task-Oriented Planning and Control

要約

オープンな作業空間でのロボットマニピュレータの導入を促進するには、安全性の確保が重要です。
センサーエラーや予期せぬ衝突などの要因により、環境は不確実性に満ちています。
この研究では、冗長ロボットマニピュレータに関するこれらの潜在的な安全性の課題を調査し、効率的なタスクの実行を維持しながら多層の安全性を達成するためのタスク指向の計画および制御フレームワークを提案します。
私たちのアプローチは、複数射撃モデル予測制御手法に基づくタスク指向の軌道プランナーと、固有受容データのみを使用して安全かつ効率的な衝突反応を可能にするトルク コントローラーの 2 つの主要な部分で構成されます。
広範なシミュレーションと実際のハードウェア実験を通じて、提案したフレームワークが不確実な静的または動的障害物を効果的に処理し、予期せぬ接触が発生した場合の操作タスクで外乱耐性を実行できることを実証します。
コミュニティに利益をもたらすために、すべてのコードはオープンソース化されます。

要約(オリジナル)

Ensuring safety is crucial to promote the application of robot manipulators in open workspace. Factors such as sensor errors or unpredictable collisions make the environment full of uncertainties. In this work, we investigate these potential safety challenges on redundant robot manipulators, and propose a task-oriented planning and control framework to achieve multi-layered safety while maintaining efficient task execution. Our approach consists of two main parts: a task-oriented trajectory planner based on multiple-shooting model predictive control method, and a torque controller that allows safe and efficient collision reaction using only proprioceptive data. Through extensive simulations and real-hardware experiments, we demonstrate that the proposed framework can effectively handle uncertain static or dynamic obstacles, and perform disturbance resistance in manipulation tasks when unforeseen contacts occur. All code will be open-sourced to benefit the community.

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