[논문 리뷰] Bounded Collision Force by the Sobolev Norm: Compliance and Control for Interactive Robots.

Kevin Haninger, Dragoljub Šurdilović|arXiv (Cornell University)|2018. 10. 08.

Prosthetics and Rehabilitation Robotics참고 문헌 24인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 유연한 로봇에서 최대 충돌력을 엄밀하게 경계하기 위해 체계 수준의 지표로 소볼레프 노름을 도입한다. 이는 안전성 분석 및 제어 설계를 가능하게 하며, 변환된 시스템의 H₂ 노름과 연결되어 효율적인 계산과 충격력 최소화 제어기 합성 가능성을 제공한다. 실험 및 시뮬레이션을 통해 적응 제어 시스템과 유연한 관절을 갖춘 로봇에서 검증되었다.

ABSTRACT

A robot making contact with an environment or human presents potential safety risks, including excessive collision force. While experiments on the effect of robot inertia, relative velocity, and interface stiffness on collision are in literature, analytical models for maximum collision force are limited to a simplified mass-spring robot model. This simplified model limits the analysis of control (force/torque, impedance, or admittance) or compliant robots (joint and end-effector compliance). Here, the Sobolev norm is adapted to be a system norm, giving rigorous bounds on the maximum force on a stiffness element in a general dynamic system, allowing the study of collision with more accurate models and feedback control. The Sobolev norm can be found through the H 2 norm of a transformed system, allowing efficient computation, connection with existing control theory, and controller synthesis to minimize collision force. The Sobolev norm is validated, first experimentally with an admittance-controlled robot, then in simulation with a linear flexible-joint robot. It is then used to investigate the impact of control, joint flexibility and end-effector compliance on collision, and a trade-off between collision performance and environmental estimation uncertainty is shown.

연구 동기 및 목표

• 간단한 질량- coil 동역학을 초월한 복잡한 유연한 로봇 시스템에서 최대 충돌력에 대한 분석 모델의 부족을 해결하기 위해.
• 로봇-환경 접촉 중 최대 힘을 정량화하는 엄밀하고 일반화 가능한 체계 노름을 개발하기 위해.
• 기존 제어 이론 프레임워크 내에서 소볼레프 노름을 활용해 충격력 최소화를 위한 제어기 합성 가능하게 하기 위해.
• 상호작용 로봇 시스템에서 충돌 안전성과 환경 매개변수 추정 불확실성 간의 트레이드오프를 조사하기 위해.

제안 방법

• 일반적인 동적 시스템에서 스프링 요소에 작용하는 최대 힘을 정량화하기 위해 소볼레프 노름을 체계 노름으로 적응 적용하기 위해.
• 소볼레프 노름과 변환된 시스템의 H₂ 노름 간의 수학적 동치성을 확립하여 효율적 계산 가능하게 하기 위해.
• 변환된 시스템 표현을 사용해 소볼레프 노름을 기존 제어 이론 도구와 연결하여 제어기 합성 가능하게 하기 위해.
• 적응 제어 로봇을 사용한 실험을 통해 소볼레프 노름 접근법의 정확성과 실용성을 검증하기 위해.
• 유연한 관절 로봇 모델을 활용한 시뮬레이션을 통해 제어 전략, 관절의 탄성, 종단기구의 탄성 등이 충돌 성능에 미치는 영향 분석하기 위해.
• 충격력 최소화와 환경 매개변수 추정 불확실성 간의 트레이드오프 정량화하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 소볼레프 노름을 어떻게 체계 수준의 노름으로 공식적으로 적응 적용하여 유연한 로봇에서 최대 충돌력을 경계할 수 있는가?
• RQ2 소볼레프 노름과 변환된 시스템의 H₂ 노름 간의 관계는 무엇이며, 이 관계는 어떻게 효율적 계산을 가능하게 하는가?
• RQ3 소볼레프 노름 기반 제어기 합성은 상호작용 로봇 시스템에서 최대 충격력을 어느 정도 감소시킬 수 있는가?
• RQ4 관절의 탄성과 종단기구의 탄성은 소볼레프 노름을 통해 어떻게 충격력에 영향을 미치는가?
• RQ5 로봇 상호작용에서 충격력 최소화와 정확한 환경 매개변수 추정 유지를 동시에 달성하기 위한 트레이드오프는 무엇인가?

주요 결과

• 소볼레프 노름은 단순한 질량-스프링 모델을 초월한 유연한 로봇에서 최대 충격력에 대해 엄밀하고 해석적으로 다룰 수 있는 경계를 제공한다.
• 소볼레프 노름은 계산이 효율적이며, 변환된 시스템의 H₂ 노름을 통해 평가 가능하므로 표준 제어 설계 방법과의 통합이 가능하다.
• 적응 제어 로봇을 활용한 실험 검증을 통해 소볼레프 노름이 실제 충돌 상황에서 정확하고 실용적임을 확인하였다.
• 유연한 관절 로봇을 대상으로 한 시뮬레이션 결과는 이 방법이 복잡하고 현실적인 로봇 시스템에 적용 가능함을 보여주었다.
• 연구는 충격력 최소화와 환경 매개변수 추정 불확실성 저감 간의 근본적인 트레이드오프를 드러내었다.
• 이 방법은 로봇-환경 상호작용 중 안전성을 우선시하는 제어기의 체계적 분석 및 설계를 가능하게 한다.