[論文レビュー] Safe and Compliant Control of Redundant Robots Using a Stack of Passive Task-Space Controllers

Carlo Tiseo, Wolfgang Merkt+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 27, 2020

Soft Robotics and Applications参考文献 6被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、動的モデルやオンライン最適化を必要とせず、冗長ロボットの安全でコンプライアンス制御を実現するための、受動的タスク空間制御のスタックを提案する。本手法は、滑らかな剛性プロファイルを用いることで、高速でダイナミックなタスクにおいて、内在的安定性、数値的ロバスト性、および1cm未満の追従精度を確保する。

ABSTRACT

Safe and compliant control of dynamic systems in interaction with the environment, e.g., in shared workspaces, continues to represent a major challenge. Mismatches in the dynamic model of the robots, numerical singularities, and the intrinsic environmental unpredictability are all contributing factors.Online optimization of impedance controllers has recently shown great promise in addressing this challenge, however, their performance is not sufficiently robust to be deployed in challenging environments. This work proposes a compliant control method for redundant manipulators based on a stack of multiple passive task-space controllers. Our control framework of passive controllers is inherently stable, numerically well-conditioned (as no matrix inversions are required), and computationally inexpensive (as no optimization is used). We leverage and introduce a novel stiffness profile for a recently proposed passive controller with smooth transitions between the divergence and convergence phases making it particularly suitable when multiple passive controllers are combined in a stack. Our experimental results demonstrate that the proposed method achieves sub-centimeter tracking performance during dynamic demanding tasks with fast-changing references, while remaining safe to interact with and robust to singularities. The proposed framework achieves this without knowledge of the robot dynamics and thanks to its passivity is intrinsically stable. The data further shows that the robot can fully take advantage of the null-space to maintain the primary task accuracy while compensating for external perturbations.

研究の動機と目的

• 動的で予測不能な環境において、ロボットの動的モデルの不一致や特異点が性能を低下させるという課題に対処すること。
• オンラインインピーダンス最適化に起因する限界を克服し、実世界への展開に十分なロバスト性を有すること。
• 行列逆行列計算や計算負荷を伴わない、内在的安定性と数値的条件数の良好さを保証する制御フレームワークの開発。
• 外部の干渉に対して主タスクの正確性を維持しつつ、効果的なヌル空間の利用を可能にすること。
• 受動的制御器の収束段階と発散段階の間で滑らかな遷移を実現する、新たな剛性プロファイルの設計。

提案手法

• フレームワークは、受動性理論に基づき、それぞれが本質的に安定である複数の受動的タスク空間制御器のスタックを採用する。
• 本手法では、受動的制御器の発散段階と収束段階の間で滑らかな遷移を実現する新たな剛性プロファイルを導入し、スタック構成での性能向上を図る。
• 行列逆行列計算やオンライン最適化を回避し、計算効率が良く、数値的に良好な条件数を持つ受動性に基づく制御則に依存する。
• 制御器は、外部力に対して補償しつつタスクの正確性を維持できるように、ロボットのヌル空間を効果的に活用するように調整される。
• 受動性と逆動的モデル依存の欠如により、動的モデルの不一致や数値的特異点に対してもロバストである。
• スタック構造により、優先順位の高いタスクが受動的コンプライアンスによって維持される階層的タスク優先制御が可能となる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 受動的タスク空間制御のスタックは、ロボットの動的モデルの知識なしに、高速でダイナミックなタスクにおいて1cm未満の追従性能を達成できるか？
• RQ2 提案された滑らかな剛性プロファイルは、従来のプロファイルと比較して、スタックされた受動的制御器の性能と安定性をどのように向上させるか？
• RQ3 受動的制御フレームワークにおいて、外部の摂動に対して補償しつつ、主タスクの正確性を維持するためのヌル空間の利用は、どの程度可能か？
• RQ4 本手法は、受動性と最適化の不在により、数値的特異点および動的モデルの不一致に対してロバストであるか？
• RQ5 本フレームワークは、オンライン最適化や行列逆行列計算に依存せず、内在的安定性と安全性を保証できるか？

主な発見

• 提案手法は、高速で変化する参照入力タスクにおいて、1cm未満の追従性能を達成し、厳しい条件下でも高い正確性を示した。
• 受動性に基づくため、制御フレームワークは内在的安定性を示し、追加の安全層を必要とせず、環境との安全な相互作用を保証する。
• 行列逆行列計算や最適化を回避しているため、数値的特異点や動的モデルの不一致に対してもロバストである。
• ロボットは外部の摂動に対して補償しつつ、主タスクの正確性を維持できるように、ヌル空間を効果的に活用した。
• 新たな剛性プロファイルにより、制御器の段階間の滑らかな遷移が実現され、複数の受動的制御器をスタックした際の性能向上が達成された。
• フレームワークは計算的に効率的であり、オンライン最適化や複雑な数値的逆行列計算を必要としないため、リアルタイム実装に適している。