Human-robot collaborative disassembly is an emerging trend in the sustainable recycling process of electronic and mechanical products. It requires the use of advanced technologies to assist workers in repetitive physical tasks and deal with creaky and potentially damaged components. Nevertheless, when disassembling worn-out or damaged components, unexpected robot behaviors may emerge, so harmless and symbiotic physical interaction with humans and the environment becomes paramount. This work addresses this challenge at the control level by ensuring safe and passive behaviors in unplanned interactions and contact losses. The proposed algorithm capitalizes on an energy-aware Cartesian impedance controller, which features energy scaling and damping injection, and an augmented energy tank, which limits the power flow from the controller to the robot. The controller is evaluated in a real-world flawed unscrewing task with a Franka Emika Panda and is compared to a standard impedance controller and a hybrid force-impedance controller. The results demonstrate the high potential of the algorithm in human-robot collaborative disassembly tasks.


翻译:人机协作拆解是电子与机械产品可持续回收过程中的新兴趋势,它需要借助先进技术协助工人完成重复性体力操作,并处理因磨损或潜在损坏的组件。然而,在拆解老旧或损坏部件时,机器人可能产生意外行为,因此确保与人类及环境之间无害且共生的物理交互至关重要。本研究从控制层面应对这一挑战,通过在非预期交互和接触损失场景中保证安全且被动的行为。所提出的算法利用了一种具有能量缩放和阻尼注入功能的能量感知笛卡尔阻抗控制器,以及一个用于限制控制器向机器人传输功率流量的增强型能量罐。该控制器在Franka Emika Panda机器人上进行了实际缺陷螺丝拆卸任务评估,并与标准阻抗控制器及混合力-阻抗控制器进行了对比。结果表明,该算法在人机协作拆解任务中具有巨大潜力。

0
下载
关闭预览

相关内容

NeurlPS 2022 | 自然语言处理相关论文分类整理
专知会员服务
51+阅读 · 2022年10月2日
专知会员服务
41+阅读 · 2020年9月6日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月31日
Adaptive Synthetic Characters for Military Training
Arxiv
50+阅读 · 2021年1月6日
VIP会员
最新内容
《美军水下战与海床战概述及本地实施》
专知会员服务
0+阅读 · 44分钟前
面向未来冲突推进陆军情报体制改革
专知会员服务
0+阅读 · 今天4:12
乌克兰纵深打击如何重塑俄罗斯的战略选择
专知会员服务
2+阅读 · 7月24日
俄乌战争中关于中程打击无人机部署的经验启示
《基于强化学习的自动化红队测试》
专知会员服务
4+阅读 · 7月23日
伊朗不对称防空战略的演进
专知会员服务
4+阅读 · 7月23日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员