【泡泡一分钟】利用分布式触觉传感器驱动机器人手臂越障

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标题：Exploiting Distributed Tactile Sensors to Drive a Robot Arm Through Obstacles

作者：Alessandro Albini，Francesco Grella，Perla Maiolino，Giorgio Cannata

来源：2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2021) 

编译：张朋浩

审核：Zoe

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在非结构化环境中运作的机器人必须能够安全地处理与周围区域存在的物体的意外碰撞，并且可能不会停止任务的执行。本文提出一种触觉反馈控制规则，允许机器人在执行任务时应用有限的接触力来应对物理碰撞。作为用例场景，我们考虑了驱动机器人手臂通过障碍物到达空间中已知目标位置的问题。覆盖机器人身体的大面积触觉传感器可以检测机器人与环境之间多个或同时接触的强度和位置。它将表明，机器人能够控制末端执行器的位置，并通过调节施加于环境的相互作用力来应对意外的碰撞。该方法已经在Baxter机器人上进行了验证，该机器人部分覆盖3495个分布式触觉元件，该实验在一个未知的环境中运行。

图1：机器人试图到达目标位置Xg，同时控制施加在环境上的相互作用力。矢量e表示给定时刻目标与末端执行器实际位置之间的误差。RViz的屏幕截图从两个不同的角度展示了接触所涉及的触觉传感器和它们的正常值，以及机器人手和目标框架。

图2：控制方案概述：处理机器人皮肤数据以获得包含关于机器人和环境之间的接触力的信息的矢量F。关节水平命令˙q通过求和计算：（i）使力的平方和最小的项;（ii）使机器人末端执行器朝向目标位置Xg移动的项。在控制方案中，Γg和Γf是与位置和力任务相关的增益。机器人任务雅可比行列式被定义为Jh，而H是等式（11）中定义的矩阵，P是其零空间投影。

图3：w和e之间的角度被最小化，允许机器人末端执行器绕障碍物旋转。

图4：机器人皮肤技术和机器人平台的图像。a)Cyskin模块；b)Baxter机器人用于确认该方法。W0、W1和W2是机器人链节名称。

图5：实验设置。有5个障碍和5个目标位置。相邻障碍物之间的距离:O1−O2=30cm，O1−O3=33cm，O2−O3=23cm，O2−O4= 34cm，O3−O4= 23.5 cm。障碍物的直径: O1 = 5 cm, O2 = 5.5 cm, O3 = 6 cm, O5 = 6.5 cm, O5 = 5.5 cm。

图6：机器人移动的目标是达到图像中蓝色圆圈所表示的几个目标位置。这张图片显示了一组可能的接触配置。

图7：达到目标B时的位置误差和受力趋势(见图6(b))。第二张图显示了每个机器人连杆在每个时刻的最大作用力。机器人链接名称与图4(b)中定义的相同。垂直线表示位置误差≤5mm的时间瞬间。在初始冲击后，控制器设法调节接触力，完成达到目标的任务。在这种情况下，当达到所需的精度时，机器人仍与其中一个连杆保持接触。图的其余部分(垂直线之后)表明，控制律使力为零，由于机器人小运动而产生的额外接触仍然得到控制，同时保持预期的达到精度。

Abstract

Robots operating in unstructured environments must be capable of safely handling unexpected collisions with objects existing in the surrounding area, possibly without stopping the task execution. This paper proposes a tactile feedback control law allowing the robot to apply bounded contact forces in reaction to physical collisions while performing a task. As a use-case scenario, the problem of driving a robot arm through obstacles to reach a known target position in the space is considered. Intensities and locations of multiple and simultaneous contacts between the robot and the environment are detected using large area tactile sensors covering the robot body. It will be shown that the robot is capable of controlling the end-effector position and of reacting to unexpected collisions by regulating the interaction forces applied to the environment. The method has been validated on a Baxter robot partially covered with 3495 distributed tactile elements, operating in an unknown environment.  

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