Phase-free Dynamic Movement Primitives Applied to Kinesthetic Guidance in Robotic Co-manipulation Tasks

要約

ロボット タスクを定義し、参照モーションに基づいて適応させる必要がある場合は常に、Dynamic Movement Primitives (DMP) がそれをエンコードするための標準的で効率的な方法を表します。
公称軌道は通常、ロボットに運動感覚の誘導を通じて特定のタスクを教える、デモンストレーションによるプログラミング (PbD) アプローチを通じて取得されます。
その後、幾何学的なパスとタイミングの法則の両方の観点から、マニピュレータによってモーションが再現されます。
実行時間を変更するための基本的なアプローチには、モデルを特徴付ける時定数を調整することが含まれます。
それどころか、この論文の目標は、新しい空間サンプリング アルゴリズムのおかげで、タスクの幾何学的情報と実行を支配するタイミング法則との間の完全な切り離しを達成することです。
これは、ジオメトリック DMP (GDMP) と呼ばれる新しい DMP コンセプトにつながります。これは、位相変数がデモンストレーションのタイミング法則に制約されなくなるため、位相フリーの特性を示します。
GDMP は、速度と加速度の制約を受けるタスク期間の最適化や、共同操作タスクにおける人間参加型アプリケーションなど、さまざまなアプリケーションに活用できます。
後者のアプリケーションに関して、この論文では、簡単なリハビリテーションタスクの再現においてロボットが人間を支援する共同操作活動をケーススタディとして検討します。
カスタム位相則が設計され、システムの受動性と安定性の解析が実行されます。
システム安定性解析を通じて得られた結論は、提案された実験結果によって検証されます。

要約(オリジナル)

Whenever a robotic task needs to be defined and adapted based on a reference motion, Dynamic Movement Primitives (DMP) represent a standard and efficient method for encoding it. The nominal trajectory is typically obtained through a Programming by Demonstration (PbD) approach, where the robot is taught a specific task through kinesthetic guidance. Subsequently, the motion is reproduced by the manipulator in terms of both geometric path and timing law. The basic approach for modifying the duration of the execution involves adjusting a time constant characterizing the model. On the contrary, the goal of this paper is to achieve a complete decoupling between the geometric information of the task and the timing law governing the execution, thanks to a new spatial sampling algorithm. This leads to a new DMP concept called Geometric DMP (GDMP), which exhibits the property of being phase-free since the phase variable is no longer constrained to the demonstration timing law. GDMP open up to a variety of applications, including task duration optimization subject to velocity and acceleration constraints and human-in-the-loop applications in co-manipulation tasks. With reference to the latter application, a co-manipulation activity where the robot assists the humans in reproducing simple rehabilitation tasks is considered in this paper as a case study. A custom phase law is designed and the system passivity and stability analyses are carried out. The conclusions drawn through the system stability analysis are validated by the proposed experimental results.

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