A Passivity-Based Variable Impedance Controller for Incremental Learning of Periodic Interactive Tasks

要約

インテリジェント製造では、ロボットは生産性を低下させることなく動作を動的に適応させることが求められます。
オペレーターがロボットと物理的に対話して新しいタスクをデモンストレーションするヒューマンティーチングは、生産ラインを迅速かつ直感的に再構成するための有望な戦略です。
ただし、タスク実行中の物理的な誘導には、オペレーターの安全性とシステムの使いやすさの両方の点で課題が生じます。
この論文では、環境および物理的デモンストレーションとの相互作用を規制し、同時に受動性違反を明示的に防止する可変インピーダンス制御戦略を設計することで、この問題を解決します。
環境と交換されるエネルギーだけでなく、交換される電力も制限する制約を導き出し、その結果、よりスムーズな相互作用が実現します。
ロボットと環境の間のエネルギーの流れを監視することで、妨害（拒否すべき）と物理的な誘導（達成すべき）を区別することができ、指導から実行、またはその逆へのスムーズで制御された移行が可能になります。
提案されたアプローチの有効性は、実際のロボットマニピュレータを使用した拭き取りタスクで検証されます。

要約(オリジナル)

In intelligent manufacturing, robots are asked to dynamically adapt their behaviours without reducing productivity. Human teaching, where an operator physically interacts with the robot to demonstrate a new task, is a promising strategy to quickly and intuitively reconfigure the production line. However, physical guidance during task execution poses challenges in terms of both operator safety and system usability. In this paper, we solve this issue by designing a variable impedance control strategy that regulates the interaction with the environment and the physical demonstrations, explicitly preventing at the same time passivity violations. We derive constraints to limit not only the exchanged energy with the environment but also the exchanged power, resulting in smoother interactions. By monitoring the energy flow between the robot and the environment, we are able to distinguish between disturbances (to be rejected) and physical guidance (to be accomplished), enabling smooth and controlled transitions from teaching to execution and vice versa. The effectiveness of the proposed approach is validated in wiping tasks with a real robotic manipulator.

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