Generating Whole-Body Avoidance Motion through Localized Proximity Sensing

要約

この論文では、プラットフォーム上に部分的に分散された近接センサーを使用した、非構造化環境におけるロボットマニピュレーターのための新しい制御アルゴリズムを紹介します。
提案されたアプローチは、マルチゾーン飛行時間 (ToF) センサーのアレイを利用して、ロボット周囲のまばらな点群表現を生成します。
計算幾何学技術を採用することで、ロボットの幾何学モデルの知識と ToF の感覚フィードバックを融合して全身運動タスクを生成し、人間の動きなどの予測不可能なイベントに応じてセンサー化されたリンクと非センサー化されたリンクの両方を動かすことが可能になります。
特に、提案されたアルゴリズムは、環境クラウドとロボットリンクの間の最も近い点のペアを計算し、2 レベルの階層アーキテクチャで最も優先度の高いタスクとして実装される動的回避動作を生成します。
このような設計の選択により、表面全体を完全にセンサー化しなくても、ロボットは人間と一緒に安全に作業することができます。
実験による検証では、静的シナリオと動的シナリオの両方でアルゴリズムの有効性が実証され、ロボット本体上のセンサーの取り付け位置を移動することを目的とした確立された制御技術に関して同等のパフォーマンスが達成されます。
提示されたアルゴリズムは、ロボット表面上の任意の点を利用して回避動作を実行し、非センサー化リンク上で仮想回避タスクをレンダリングすることにより、距離マージンが最大 100 mm 向上することを示しています。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel control algorithm for robotic manipulators in unstructured environments using proximity sensors partially distributed on the platform. The proposed approach exploits arrays of multi zone Time-of-Flight (ToF) sensors to generate a sparse point cloud representation of the robot surroundings. By employing computational geometry techniques, we fuse the knowledge of robot geometric model with ToFs sensory feedback to generate whole-body motion tasks, allowing to move both sensorized and non-sensorized links in response to unpredictable events such as human motion. In particular, the proposed algorithm computes the pair of closest points between the environment cloud and the robot links, generating a dynamic avoidance motion that is implemented as the highest priority task in a two-level hierarchical architecture. Such a design choice allows the robot to work safely alongside humans even without a complete sensorization over the whole surface. Experimental validation demonstrates the algorithm effectiveness both in static and dynamic scenarios, achieving comparable performances with respect to well established control techniques that aim to move the sensors mounting positions on the robot body. The presented algorithm exploits any arbitrary point on the robot surface to perform avoidance motion, showing improvements in the distance margin up to 100 mm, due to the rendering of virtual avoidance tasks on non-sensorized links.

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