面向分层任务的方向约束控制以提高物理人机交互效率
机器人学
2024-10-23 v1
摘要
本文提出了一种控制方法，以解决分层任务情境下的物理人机交互 (pHRI) 挑战。常见的处理分层任务的方法是分层二次规划 (HQP)，但由于允许任意速度方向调整，该方法无法直接应用于人类交互。为解决此限制，我们引入方向约束的概念，发展了一种处理这些约束引起的非线性的方向约束优化算法。该算法并行求解两个子问题：最小化误差和最小化偏转角度，并将两个子问题的结果组合以产生最终的最优解。分析了这两个子问题之间的相互作用，以确定组合的最佳参数。此外，我们计算本控制框架中的速度目标时使用可变阻抗控制器。传统阻抗控制不考虑约束。为此，我们提出了一种可变阻抗控制方法，以动态调整控制目标。该方法有助于减少机器人速度与人类意图在约束边界之间的偏差，从而提高了交互效率。我们在人类与 7 自由度机器人臂进行物理交互的情境中评估了所提方法。结果突显了在分层任务中 incorporating 方向约束对 pHRI 的重要性。与现有方法相比，我们的方法在交互期间生成更平滑的机器人轨迹，同时避免了约束边界处的交互延迟。
引用
@article{arxiv.2410.16922,
title = {Direction-Constrained Control for Efficient Physical Human-Robot Interaction under Hierarchical Tasks},
author = {Mengxin Xu and Weiwei Wan and Hesheng Wang and Kensuke Harada},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.16922},
year = {2024}
}