ロボット触覚探査のためのセルフチューニングインピーダンスベースインタラクションプランナー【JST・京大機械翻訳】

Kato Yasuhiro; Balatti Pietro; Gandarias Juan M.; Leonori Mattia; Tsuji Toshiaki; Ajoudani Arash

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209341066353 整理番号：22P0302063

ロボット触覚探査のためのセルフチューニングインピーダンスベースインタラクションプランナー【JST・京大機械翻訳】

A Self-Tuning Impedance-based Interaction Planner for Robotic Haptic Exploration

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発行年： 2022年03月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年09月02日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

本論文では,触覚情報のみを用いて環境不確実性と予測不可能な条件に応じてインピーダンス調整技術を利用する新しい相互作用計画法を示した。提案したアルゴリズムは,環境による触覚相互作用に基づくロボットの軌道を計画し,必要なように計画戦略を適応させる。2つのアプローチを考察した:探索とBouning戦略。探索戦略は,ロボットの実際の運動を計画で考慮し,一方,ボウンシング戦略はロボットの力と運動ベクトルを利用する。さらに,自己同調インピーダンスを,コンプライアント接触と低接触力を確保するために,計画軌道に従って実行した。提案した方法論の性能を示すために,トルク制御器ロボットアームを用いた2つの実験を行った。第1は障害物のない迷路探査を考慮し,第2は障害物を含む。提案手法の性能を解析し,両事例で以前に提案した解と比較した。実験結果は,i)ロボットが環境との相互作用に従って最も実現可能な方向においてその軌道を自律的に計画でき,ii)不確実性が達成されるにもかかわらず,未知の環境とのコンプライアントインタラクションが達成されることを示した。最後に,スケーラビリティ実証を行い,多重シナリオの下で提案した方法の可能性を示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

ロボットの運動・制御 , ロボットの設計・製造・構造要素

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