[논문 리뷰] Impact-Aware Task-Space Quadratic-Programming Control

Yuquan Wang, Niels Dehio외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 06. 03.

Robotic Locomotion and Control참고 문헌 90인용 수 13

한 줄 요약

이 논문은 3차원에서 마찰성 충격에 대한 강건성을 향상시키기 위해 급격한 충격 후 상태 변화를 고려하여 제약 조건을 재구성한 영향 인식 작업 공간 2차 프ogramming(QP) 제어 프레임워크를 제안한다. 한 단계 앞서 충격 발생을 예측하여 분석적으로 계산된 타당한 충격 후 상태의 다면체 집합과 하드웨어 내구성 한계를 QP 검색 공간에 통합함으로써, 핵심 QP 구조를 변경하지 않고 안전하고 고속의 접촉 작업을 보장한다. 이는 Panda 및 HRP-4 로봇에서 최대 0.25 m/s의 충격으로 검증되었다.

ABSTRACT

Robots usually establish contacts at rigid surfaces with near-zero relative velocities. Otherwise, impact-induced energy propagates in the robot's linkage and may cause irreversible damage to the hardware. Moreover, abrupt changes in task-space contact velocity and peak impact forces also result in abrupt changes in robot joint velocities and torques; which can compromise controllers' stability, especially for those based on smooth models. In reality, several tasks would require establishing contact with moderately high velocity. We propose to enhance task-space multi-objective controllers formulated as a quadratic program to be resilient to frictional impacts in three dimensions. We devise new constraints and reformulate the usual ones to be robust to the abrupt joint state changes mentioned earlier. The impact event becomes a controlled process once the optimal control search space is aware of: (1) the hardware-affordable impact bounds and (2) analytically-computed feasible set (polyhedra) that constrain post-impact critical states. Prior to and nearby the targeted contact spot, we assume, at each control cycle, that the impact will occur at the next iteration. This somewhat one-step preview makes our controller robust to impact time and location. To assess our approach, we experimented its resilience to moderate impacts with the Panda manipulator and achieved swift grabbing tasks with the HRP-4 humanoid robot.

연구 동기 및 목표

• 충격이 의도적인 경우(예: 잡기, 망치질)에 근무자 기반의 근접 영속성 제로 속도 계획에 의존하지 않고도 안전하고 고속의 접촉 작업을 가능하게 하기 위해.
• 최적화 기반 제어기에서 마찰성 3차원 충격 시 급격한 관절 속도 및 토크 변화로 인한 불안정성과 하드웨어 손상 위험을 해결하기 위해.
• 기존 작업 공간 QP 제어 프레임워크에 새로운 决정 변수를 도입하지 않고도 강건성을 향상시키기 위해.
• 쿠론 법칙과 운동량 보존 법칙에서 유도된 볼록 다면체를 사용하여 충격 후 상태를 분석적으로 근사한 보수적인 방법을 제공하기 위해.
• Panda 매니퓰레이터와 HRP-4 인간형 로봇에서 고속으로 잡기 작업을 수행하는 실제 실험을 통해 접근법을 검증하기 위해.

제안 방법

• 이 방법은 하드웨어에서 감당할 수 있는 충격 한계와 분석적으로 유도된 타당한 충격 후 상태 집합(다면체)을 QP 최적화 문제의 새로운 제약 조건으로 설정한다.
• 충격 발생 시간을 한 단계 앞서 예측하여 실시간으로 QP 검색 공간을 수정함으로써 충격 시점과 위치를 사전에 예측한다.
• 3차원에서 쿠론 마찰과 운동량 보존을 통합한 닫힌 형태의 영향 인식 템플릿을 사용하여 충격 후 상태를 제약한다.
• 충격 결과로 가능한 모든 충격량을 나타내는 인파르스 다면체를 관절 공간과 작업 공간으로 투영하여 불연속적 상태 전이 상황에서도 타당성을 보장한다.
• 반경 상태의 급격한 변화에도 타당성을 유지하기 위해 다면체 타당 집합의 반공간 표현을 사용하여 제약 조건을 재구성한다.
• 이 접근법은 mc_rtc 프레임워크에 통합되어 원래 QP 수식에 최소한의 변경으로 실시간 제어를 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기존의 결정 변수를 추가하지 않고도 작업 공간 QP 제어기가 고속의 마찰성 3차원 충격에 강건하게 만들 수 있는가?
• RQ2 물리적 충격 법칙에서 유도된 볼록 다면체를 사용하여 충격 후 관절 상태를 분석적으로 어떻게 제약할 수 있는가?
• RQ3 한 단계 앞서 충격 발생을 예측하는 것이 충격 시점과 위치의 불확실성에 대한 강건성을 얼마나 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 하드웨어 내구성 한계를 QP 제약 조건 집합에 효과적으로 통합하여 의도적인 충격 시 손상을 방지할 수 있는가?
• RQ5 영향 인식 QP 제어기는 플로ating-베이스 및 픽스드-베이스 로봇에서 고속 접촉 작업을 수행하는 실제 환경에서 어떻게 성능을 발휘하는가?

주요 결과

• HRP-4 인간형 로봇에서 두 손을 동시에 사용해 상자를 집고 던지는 작업을 수행할 때, 사전 감속 또는 경로 계획 없이도 충격 속도를 0.25 m/s로 안정적으로 제어하였다.
• 실험에서 측정된 충격량은 항상 예측된 충격량 집합 내에 있었으며, 분석적으로 유도된 다면체 타당 영역의 정확성을 확인하였다.
• 충격 후 급격한 상태 변화가 발생하더라도, 불연속성까지 고려한 재구성된 검색 공간 덕분에 제약 조건의 타당성과 안정성이 유지되었다.
• HRP-4 로봇은 충격 시점과 위치의 불확실성에 대해 강건하게 작동하며, 양손으로 동시에 상자를 집고 던지는 작업을 성공적으로 수행하였다.
• Panda 매니퓰레이터 실험을 통해 제어기가 하드웨어 내구성 한계를 준수하면서도 고속의 빠른 접촉 작업을 수행할 수 있음을 확인하였다.
• 이 접근법은 고정 기반 및 플로팅 기반 로봇 모두에서 검증되었으며, 다양한 로봇 아키텍처에 일반화 가능함을 보여주었다.