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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 1,054 - 1,061 (8page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2020.20.0154
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In this paper, we propose a multi-sensor-based collision detection algorithm for free and contact situations. The important characteristics of this collision detection algorithm include correctness, fast detection, and versatility. An appropriate combination of suitable multiple sensors such as encoders, force/torque sensors, and accelerometers can be used to improve the proposed collision detection algorithm in terms of these characteristics. Moreover, the dynamic parameters of a robot manipulator must be modeled accurately to obtain better estimates of any possible torque deviation caused by a collision. We employ the torque separation technique that allows us to estimate the dynamic parameters separately, and thus, to increase the robustness of parameter estimation. A momentum-residual-based collision observer with additional information from a force/torque sensor and a set of accelerometers is designed to enhance collision detection. When a robot manipulator holds an object, the effect of the object on the robot dynamics should be considered by using force/torque sensor information. The reactivity of collision detection time and the identifiability of blind spots and collision directions are enhanced using cheap accelerometers. The proposed algorithm is verified by employing a six-axis industrial robot manipulator.
목차
Abstract
I. 서론
II. 로봇 매니퓰레이터의 정밀 동역학 파라미터 추정
III. 센서 융합 충돌 관측기
IV. 실험적 검증
V. 결과
REFERENCES
참고문헌 (15)
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B. Matthias and T. Reisinger, “Example application of ISO/TS 15066 to a collaborative assembly scenario,” Proc. 47st International Symposium on Robotics, 2016.
H. J. Yoon, M. J. Hwang, and S. Y. Chung, “A collision modeling method for multiple manipulators task planning using shadow space,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in korean), vol. 25, no. 3, pp. 249-254, 2019.
M. Kim, J. Kim, M. Jung, and H. Oh, “Collision avoidance for a small drone with a monocular camera using deep reinforcement learning in an indoor environment,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in korean), vol. 26, no. 6, pp. 399-411, 2020.
A. De Luca, A. Albu Schaffer, S. Haddadin, and G. Hirzinger, “Collision detection and safe reaction with the DLR-III lightweight manipulator arm,” Proc. of the IEEE/ RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2006.
S. Haddadin, A. De Luca, and A. Albu Schaffer, “Robot collisions: A survey on detection, isolation, and identification,” IEEE Transaction on Robotics, vol. 33, no. 6, pp. 1292-1312, 2017.
H. J. Yoon, M. J. Hwang, and S. Y. Chung, “A collision modeling method for multiple manipulators task planning using shadow space,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in korean), vol. 25, no. 3, pp. 249-254, 2019.
M. Kim, J. Kim, M. Jung, and H. Oh, “Collision avoidance for a small drone with a monocular camera using deep reinforcement learning in an indoor environment,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in korean), vol. 26, no. 6, pp. 399-411, 2020.
A. De Luca, A. Albu Schaffer, S. Haddadin, and G. Hirzinger, “Collision detection and safe reaction with the DLR-III lightweight manipulator arm,” Proc. of the IEEE/ RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2006.
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