A Null Space Compliance Approach for Maintaining Safety and Tracking Performance in Human-Robot Interactions

要約

近年、ロボットマニピュレータの開発は、人間とロボットのインタラクション(Human-Robot Interaction: HRI)における安全性を優先する方向にシフトしている。協調作業におけるインタラクション制御は、インピーダンス制御が代表的なアプローチである。しかし、このような制御アプローチには主に2つの限界があります:1)未知の物理的相互作用に適応するためのエンドエフェクタ(EE)のコンプライアンスに限界があること、2)未知の物理的相互作用にロボット本体がコンプライアンス良く適応できないこと、である。本研究では、これらの欠点に対処するためのアプローチを提示する。その目的は、主なタスク追跡性能を損なうことなく、EEのインタラクション能力を向上させることである。このアプローチにより、工具の交換など、人間の同僚がその場でEEと対話することが可能になり、その後、ロボットは従順にタスクを再開します。さらに、新しいヌルスペースインピーダンス制御法を組み合わせることで、相互作用に応じてロボット本体がコンプライアントな挙動を示すことが可能となり、偶発的な接触による重大な怪我を回避しつつ、メインタスクのトラッキング性能への影響を緩和することができる。最後に、7自由度のKUKA LWR IV+ロボットを用いた包括的な比較実験により、システムの受動性を証明し、提案アプローチを検証する。

要約(オリジナル)

In recent years, the focus on developing robot manipulators has shifted towards prioritizing safety in Human-Robot Interaction (HRI). Impedance control is a typical approach for interaction control in collaboration tasks. However, such a control approach has two main limitations: 1) the end-effector (EE)’s limited compliance to adapt to unknown physical interactions, and 2) inability of the robot body to compliantly adapt to unknown physical interactions. In this work, we present an approach to address these drawbacks. We introduce a modified Cartesian impedance control method combined with a Dynamical System (DS)-based motion generator, aimed at enhancing the interaction capability of the EE without compromising main task tracking performance. This approach enables human coworkers to interact with the EE on-the-fly, e.g. tool changeover, after which the robot compliantly resumes its task. Additionally, combining with a new null space impedance control method enables the robot body to exhibit compliant behaviour in response to interactions, avoiding serious injuries from accidental contact while mitigating the impact on main task tracking performance. Finally, we prove the passivity of the system and validate the proposed approach through comprehensive comparative experiments on a 7 Degree-of-Freedom (DOF) KUKA LWR IV+ robot.

arxiv情報

著者 Zi-Qi Yang,Miaomiao Wang,Mehrdad R. Kermani
発行日 2025-02-04 16:10:22+00:00
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