Energy-Aware Hierarchical Control of Joint Velocities

要約

現在、ロボットは動的な環境に適用されています。
堅牢な動作を実現するには、モーション プランニング モジュールは、指定されたポーズに到達する以外に、(自己) 衝突回避、関節制限回避、有利な構成の維持などの他のタスクを考慮する必要があります。各タスクは異なる関節制御コマンドを要求し、それらが互いに打ち消し合う可能性があります。
ロボットと環境の状態に応じて、それらのタスク間の適切な優先順位をオンラインで決定する階層制御を提案します。
これにより、優先度の低いタスクの制御コマンドが優先度の高いタスクの制御コマンドを妨げることがなくなる。
優先順位の並び替え時もスムーズな制御信号を確保します。
私たちの階層制御は、基準関節速度を計算します。
ただし、代わりに制御信号として関節加速度または関節トルクを使用する場合、階層制御の基礎となる概念が異なります。
そこで、さらなる貢献として、関節速度制御、関節加速度制御、および関節トルク制御が階層的タスク制御においてどのように異なるかについての包括的な議論を提供します。
ハードウェア上の実験で定式化を検証します。

要約(オリジナル)

Nowadays, robots are applied in dynamic environments. For a robust operation, the motion planning module must consider other tasks besides reaching a specified pose: (self) collision avoidance, joint limit avoidance, keeping an advantageous configuration, etc. Each task demands different joint control commands, which may counteract each other. We present a hierarchical control that, depending on the robot and environment state, determines online a suitable priority among those tasks. Thereby, the control command of a lower-prioritized task never hinders the control command of a higher-prioritized task. We ensure smooth control signals also during priority rearrangement. Our hierarchical control computes reference joint velocities. However, the underlying concepts of hierarchical control differ when using joint accelerations or joint torques as control signals instead. So, as a further contribution, we provide a comprehensive discussion on how joint velocity control, joint acceleration control, and joint torque control differ in hierarchical task control. We validate our formulation in an experiment on hardware.

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