There is increasing interest in control frameworks capable of moving robots from industrial cages to unstructured environments and coexisting with humans. Despite significant improvement in some specific applications (e.g.\ medical robotics), there is still the need for a general control framework that improves interaction robustness and motion dynamics. Passive controllers show promising results in this direction; however, they often rely on virtual energy tanks that can guarantee passivity as long as they do not run out of energy. In this paper, a fractal attractor is proposed to implement a variable impedance controller that can retain passivity without relying on the energy tanks. The controller generates a fractal attractor around the desired state using an asymptotic stable potential field, making the controller robust to discretization and numerical integration errors. Thus, the Fractal Impedance Controller is robust for low-bandwidth applications. We have tested this controller with a torque controlled 7-DoF manipulator. The results prove that it can accurately track both trajectories and end-effector forces during interaction. Furthermore, it can automatically deal with the extra energy introduced by changes in interaction conditions, null-space controller and environment. Therefore, these properties make the controller ideal for applications where the dynamic interaction at the end-effector is challenging to be characterized a priori, such as human-robot interaction and unknown dynamics.


翻译:人们越来越关注能够将机器人从工业笼子里转移到无结构环境中并与人类共存的控制框架。 尽管某些具体应用(例如医疗机器人)有了显著改进, 但仍然需要有一个总体控制框架来改善互动的稳健性和运动动态。 被动控制器显示了朝此方向的可喜结果; 但是, 他们往往依靠虚拟能源罐来保证被动性, 只要它们不会耗尽能量。 本文中, 提议一个分形吸引器来实施一个可变的阻力控制器, 它可以保持被动性, 而不必依赖能源罐。 控制器在理想状态周围生成一个分形吸引器, 使用一个无药稳定的潜力字段, 让控制器能够对离散性和数字整合错误产生强大的控制框架。 因此, 分形控制器对于低带宽的应用来说是强大的。 我们用一种由温度控制的 7- DoF 操纵器测试了这个控制器。 结果表明, 它可以精确地跟踪轨迹和末效力控制器在互动中, 。 此外, 它可以自动处理一个无药可吸引的分形吸引器,,, 在这种动态变化中, 之前的动态控制器是, 的人类变动的状态 。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
121+阅读 · 2020年11月20日
【干货书】管理统计和数据科学原理,678页pdf
专知会员服务
176+阅读 · 2020年7月29日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
Python计算导论,560页pdf,Introduction to Computing Using Python
专知会员服务
69+阅读 · 2020年5月5日
Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
105+阅读 · 2020年5月3日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
270+阅读 · 2019年10月9日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2019年11月20日
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
121+阅读 · 2020年11月20日
【干货书】管理统计和数据科学原理,678页pdf
专知会员服务
176+阅读 · 2020年7月29日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
Python计算导论,560页pdf,Introduction to Computing Using Python
专知会员服务
69+阅读 · 2020年5月5日
Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
105+阅读 · 2020年5月3日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
270+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
已删除
将门创投
4+阅读 · 2019年11月20日
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员