Información del artículo
Resumen
En aquellas operaciones robóticas en las que un robot manipulador interactúa con su entorno resulta de extremada importancia poder controlar la fuerza que aquél ejerce sobre este. Con este objetivo, se suele colocar habitualmente un sensor de fuerza en la muñeca del manipulador, cerrando de esta forma el lazo de control. En lo que se refiere a estos sensores, uno de los principales problemas que plantean es que sus medidas están influenciadas no sólo por las fuerzas de contacto, sino también por las fuerzas relacionadas con la dinámica de la herramienta del manipulador, es decir, las fuerzas de inercia. En este artículo se presenta un nuevo estimador de la fuerza de contacto consistente en la integración de la información de sensores de fuerza, posición y aceleración. Además, se describe un procedimiento de calibración automático ‘plugand-play’ para la identificación y ajuste de los parámetros de este observador. Tanto el observador de la fuerza de contacto como el procedimiento de calibración automático han sido verificados experimentalmente en un robot industrial ABB con arquitectura software abierta.
Palabras clave:
Control de fuerza en robots manipuladores
Fusión sensorial
Observadores
Calibración Automática
El Texto completo está disponible en PDF
Referencias
[Alcocer et al., 2003]
A. Alcocer, A. Robertsson, A. Valera, R. Johansson.
Force estimation and control in robot manipulators.
Proc. 7th Symp. Robot Control (SYROCO’03), pp. 3686-3691
[Coue et al., 2002]
C. Coue, Th. Fraichard, P. Bessiere, E. Mazer.
Multi-sensor data fusion using bayesian programming: An automotive application.
IEEE Intelligent Vehicle Symp, 2 (2002), pp. 442-447
[Drolet et al., 2000]
L. Drolet, F. Michaud, J. Cote.
Adaptable sensor fusion using multiple Kalman filters.
In: Proc. Int. Conf. Intelligent Robots and Systems(IROS 2000), Vol. 2 (2000), pp. 1434-1439
[Fujita and Inoue, 1979]
M. Fujita, H. Inoue.
A study on the processing of force sensor signals.
In: Proc. 1st Annual Conf. of the Robotics Society of Japan, pp. 151-152
[Gamez et al., 2004]
J. Gamez, A. Robertsson, J. Gomez, R. Johansson.
Sensor fusion of force and acceleration for robot force control.
Int. Conf. Intelligent Robots and Systems (IROS 2004), pp. 3009-3014
[Gamez et al., 2005a]
J. Gamez, A. Robertsson, J. Gomez, R. Johansson.
Automatic calibration procedure for a robotic manipulator force observer.
IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation (ICRA2005), pp. 2714-2719
[Gamez et al., 2005b]
J. Gamez, A. Robertsson, J. Gomez-Ortega, Rolf Johansson.
Force and acceleration sensor fusion for compliant robot motion control.
IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation (ICRA2005), pp. 2720-2725
[Harashima and Dote, 1990]
F. Harashima, Y. Dote.
Sensor based robot systems.
Proc. IEEE Int. Workshop Intelligent Motion Control, pp. 10-19
[Henriksson, 2000]
D. Henriksson.
Observer-based impedance control in robotics.
Master's thesis. Dept. Automatic Control,
[Hernandez, 2001]
W. Hernandez.
Improving the response of an accelerometer by using optimal filtering.
Sensors and Actuators A: Physical, 88 (2001), pp. 198-208
[Hogan, 1985]
N. Hogan.
Impedance control: An approach to manipulation.
J. of Dynamic Systems, Measurement and Control. ASME, 107 (1985), pp. 1-24
[Johansson, 1993]
R. Johansson.
System Modeling and Identification.
Prentice Hall, (1993),
[Johansson et al., 2004]
R. Johansson, A. Robertsson, K. Nilsson, T. Brog årdh, P. Cederberg, M. Olsson, T. Olsson, G. Bolmsjo.
Sensor integration in tasklevel programming and industrial robotic task execution control.
Industrial Robot, 31 (2004), pp. 284-296
[Johansson and Robertsson, 2003]
R. Johansson, A. Robertsson.
Robotic force control using observer-based strict positive real impedance control.
IEEE Proc. Int. Conf. Robotics and Automation, pp. 3686-3691
[Kalman, 1960]
R.E. Kalman.
A new approach to linear filtering and prediction problems.
Trans. ASME- J. of Basic Engineering, 82 (1960), pp. 35-45
[Kumar and Garg, 2004]
M. Kumar, D. Garg.
Sensor based estimation and control of forces and moments in multiple cooperative robots.
Trans. ASME J. of Dynamic Systems, Measurement and Control, 126 (2004), pp. 276-283
[Lange and Hirzinger, 2001]
F. Lange, G. Hirzinger.
A universal sensor control architecture considering robot dynamics.
Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems (MFI2001), (2001), pp. 277-282
[Lazaro and Aranda, 2000]
A. Lazaro, J.R. Aranda.
Multisensorial fusion for optimal object recognition.
IEEE Ultrasonics Symp, 1 (2000), pp. 797-800
[Lin, 1997]
S.T. Lin.
Force sensing using Kalman filtering techniques for robot compliant motion control.
J. of Intelligent and Robotics Systems, 135 (1997), pp. 1-16
[Ljung, 1991]
L. Ljung.
System Identification Toolbox; User's Guide.
The MathWorks Inc, (1991),
[Ljung, 1999]
L. Ljung.
System Identification - Theory For the User.
2nd, PTR Prentice Hall, (1999),
[Luo et al., 1987]
R.C. Luo, M.H. Lin, R.S. Scherp.
The issues and approaches of a robot multi-sensor integration.
Proc. IEEE Int. Conf. Robotics and Automation, pp. 1941-1946
[Nilsson and Johansson, 1999]
K. Nilsson, R. Johansson.
Integrated architecture for industrial robot programming and control.
J. Robotics and Autonomous Systems, 29 (1999), pp. 205-226
[Sasiadek, 2002]
J.Z. Sasiadek.
Sensor fusion.
Annual Reviews in Control, 26 (2002), pp. 203-228
[Sasiadek and Khe, 2001]
J.Z. Sasiadek, J. Khe.
Sensor fusion based on fuzzy Kalman filter.
Proc. Second Int. Workshop Robot Motion and Control, pp. 275-283
[Tsai and Lenz, 1989]
R.Y. Tsai, R.K. Lenz.
A new technique for fully autonomous and efficient 3d robotics hand/eye calibration.
IEEE Trans. Robotics and Automation, 5 (1989), pp. 345-358
[Uchiyama, 1979]
M. Uchiyama.
A study of computer control motion of a mechanical arm (2nd report, control of coordinate motion utilizing a mathematical model of the arm).
Bulletin of JSME, pp. 1648-1656
[Uchiyama and Kitagaki, 1989]
M. Uchiyama, K. Kitagaki.
Dynamic force sensing for high speed robot manipulation using Kalman filtering techniques.
Proc. of Conf. Decision and Control, Vol. 12 (1989), pp. 2147-2152
[Uchiyama et al., 1985]
M. Uchiyama, M. Yokota, K. Hakomori.
Kalman filtering the 6-axis robot wrist force sensor signal.
Proc. Int. Conf. Advanced Robotics, pp. 153-160
Copyright © 2007. Elsevier España, S.L.. Todos los derechos reservados