Energy Consumption in Robotics: A Simplified Modeling Approach

要約

ロボットのエネルギー使用量は軌道に依存するため、軌道を最適化することで削減できます。
ロボットの軌道を最適化する現在の方法では、固定の開始点と終了点でエネルギーを最大 15% 削減できますが、モデルの複雑さと他の懸念事項 (衝突回避など) に対処する計画ツールとの統合が不足しているため、産業用ロボットの計画での使用は依然として制限されています。
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私たちは、標準的なオープンソース ツールの微分可能な慣性モデルと運動学モデルを使用し、標準的な ROS 計画手法と統合するアプローチを提案します。
逆動力学ベースのエネルギー モデルは、オプションで単一パラメータの電気モデルで拡張され、モデル識別プロセスが簡素化されます。
協働ロボットの慣性モデルと電気モデルを比較し、簡素化されたモデルの方が優れた精度を提供し、実際の展開が容易であることを示します。

要約(オリジナル)

The energy use of a robot is trajectory-dependent, and thus can be reduced by optimization of the trajectory. Current methods for robot trajectory optimization can reduce energy up to 15\% for fixed start and end points, however their use in industrial robot planning is still restricted due to model complexity and lack of integration with planning tools which address other concerns (e.g. collision avoidance). We propose an approach that uses differentiable inertial and kinematic models from standard open-source tools, integrating with standard ROS planning methods. An inverse dynamics-based energy model is optionally extended with a single-parameter electrical model, simplifying the model identification process. We compare the inertial and electrical models on a collaborative robot, showing that simplified models provide competitive accuracy and are easier to deploy in practice.

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