ANN Control Based on Patterns Recognition for A Robotic Hand Under Different Load Conditions

في هذا البحث, الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) قد تم تدريبها على انماط نسب المركبات العمودية الى الافقية لقوى التماس عند وقت حدوث الانزلاق, لتكون قادرة على تمييز الانزلاق تحت انواع مختلفة من الأحمال (الحمل الستاتيكي والحمل الديناميكي), ومن ثم توليد اشارة راجعة تستخدم كمشغل لمحرك اليد الصناعية. هذه العملية اجريت بدون الحاجة لأي معلومات حول خواص الجسم الممسوك, مثل الوزن, تركيب السطح, الشكل, معامل الاحتكاك و نوع الحمل المؤثر على الجسم الممسوك. لتحقيق ذلك , تم اقتراح تصميم جديد لرأس الاصبع من اجل كشف الانزلاق في اتجاهات متعددة بين الجسم الممسوك ورؤس الاصابع الاصطناعية. هذا التصميم يتألف من اصبعين مع نظام تشغيل يتضمن اجزاء مرنة (نوابض انضغاطية). هذه النوابض تعمل كمعوض لقوة المسك عند وقت حدوث الانزلاق حتى في وضعية التوقف لمحرك اليد. نسب مركبات قوى التماس يمكن حسابها بواسطة حساسات قوى تقليدية (FlexiForce sensor) بعد معالجة بيانات القوى باستخدام برنامج Matlab/Simulink ومن خلال علاقات رياضية معينة التي تم اشتقاقها لوصف الآلية الميكانيكية للإصبع الاصطناعي.In this paper, the Artificial Neural Network (ANN) is trained on the patterns of the normal component to tangential component ratios at the time of slippage occurrence, so that it can be able to distinguish the slippage occurrence under different type of load (quasi-static and dynamic loads), and then generates a feedback signal used as an input signal to run the actuator. This process is executed without the need for any information about the characteristics of the grasped object, such as weight, surface texture, shape, coefficient of the friction and the type of the load exerted on the grasped object. For fulfillment this approach, a new fingertip design has been proposed in order to detect the slippage in multi-direction between the grasped object and the artificial fingertips. This design is composed of two under-actuated fingers with an actuation system which includes flexible parts (compressive springs). These springs operate as a compensator for the grasping force at the time of slippage occurrence in spite of the actuator is in stopped situation. The contact force component ratios can be calculated via a conventional sensor (Flexiforce sensor) after processed the force data using Matlab/Simulink program through a specific mathematical model which is derived according to the mechanism of the artificial finger

Multi-contact tactile exploration and interaction with unknown objects

Humans rely on the sense of touch in almost every aspect of daily life, whether to tie shoelaces, place fingertips on a computer keyboard or find keys inside a bag. With robots moving into human-centered environment, tactile exploration becomes more and more important as vision may be occluded easily by obstacles or fail because of different illumination conditions. Traditional approaches mostly rely on position control for manipulating objects and are adapted to single grippers and known objects. New sensors make it possible to extend the control to tackle problems unsolved before: handling unknown objects and discovering local features on their surface. This thesis tackles the problem of controlling a robot which makes multiple contacts with an unknown environment. Generating and keeping multiple contacts points on different parts of the robot fingers during exploration is an essential feature that distinguishes our work from other haptic exploration work in the literature, where contacts are usually limited to one or more fingertips. In the first part of this thesis, we address the problem of exploring partially known surfaces and objects for modeling and identification. In multiple scenarios, control and exploration strategies are developed to compliantly follow the surface or contour of a surface with robotic fingers. Whereas the methods developed in the first part of this thesis perform well on objects with limited size and variation in shape, the second part of the thesis is devoted to the development of a controller that maximizes contact with unknown surfaces of any shape and size. Maximizing contact allows to gather information more rapidly and also to create stable grasps. To this end, we develop an algorithm based on the task-space formulation to quickly handle the control in torque of an actively compliant robot while keeping constraints, particularly on contact forces. We also develop a strategy to maximize the surface in contact, given only the current state of contact, i.e. without prior information on the object or surface. In the third part of the thesis, an additional application of the developed hand controller is explored. The problem of autonomous grasping using only tactile data is tackled. The arm motion is generated according to search and grasping strategies implemented with Dynamical Systems (DS). We extend existing approaches to locally modulate dynamical systems (DS) to enable sensing-based modulation, so as to change the dynamics of motion depending on task progress. This allows to generate fast and autonomous object localization and grasping in one flexible framework. We also apply this algorithm to teach a robot how to react to collisions in order to navigate between obstacles while reaching

Aportaciones al hardware para sensores táctiles inteligentes basados en FPGAs

En esta tesis doctoral se presentan distintas soluciones para la adquisición de datos provenientes de matrices de sensores resistivos, y en concreto de sensores táctiles piezorresistivos. Los circuitos propuestos reducen el hardware de acondicionamiento y adquisición clásico, implementado una conexión directa entre el sensor y el dispositivo digital (FPGA) que recibe los datos. El objetivo es la adquisición en paralelo y con bajo coste y consumo de área de grandes cantidades de datos provenientes de los sensores matriciales, aprovechando las capacidades de las FPGAs para llevar a cabo medidas simultáneas de varios sensores. Dependiendo del tipo de direccionamiento que pueda ser empleado, dos soluciones son propuestas. En el caso donde el número de unidades sensoriales de la matriz no sea excesivamente alto y el direccionamiento pueda ser realizado sin compartir conexionado, el valor de resistencia de los distintos elementos de la matriz se obtiene a partir del tiempo de descarga de una red RC o integrador pasivo que incluye al sensor. Por otro lado, para matrices con un gran número de elementos o donde el direccionamiento de los mismos haga uso de conexiones compartidas, el uso de un circuito integrador activo reduce la diafonía entre los elementos medidos simultáneamente. El análisis y caracterización de los circuitos propuestos para un rango de resistencias de un sensor táctil piezorresistivo da lugar a una resolución efectiva en la conversión analógico-digital de 10 bits y 8 bits para los circuitos de conexión directa basados en el integrador pasivo y activo, respectivamente. En cuanto a la exactitud en la medida del valor de resistencia, se alcanzan errores relativos del 0,066% (integrador pasivo) y del 0,77% (integrador activo), empleando una novedosa técnica de calibración que hace uso de un único elemento de referencia. Por último, se propone una arquitectura para un sistema táctil basada en los circuitos anteriormente citados. Dos implementaciones se han desarrollado: un prototipo para caracterización y pruebas de laboratorio, y otro para un demostrador en una mano robótica comercial (mano de Barrett). Con estas realizaciones se comprueba que el sistema táctil es capaz de realizar el refresco del conjunto de sensores con una tasa lo suficientemente alta para aplicaciones que requieran una rápida respuesta dinámica (por ejemplo, detección de deslizamiento de objetos en tareas de manipulación con manos robóticas). Además, el paralelismo de las FPGAs no sólo se explota en la adquisición de datos, sino que el pre-procesado que puede realizarse en el sensor inteligente resultante tiene un gran potencial. Como ejemplo, en este trabajo se extraen los momentos geométricos y la elipse asociados a las imágenes táctiles adquiridas por cada uno de los sensores que conforman el sistema

Propuesta y Evaluación de Algoritmos para la Corrección de Errores en Sensores Táctiles

Los sensores táctiles suelen ser matrices de unidades detectoras denominadas tácteles, utilizados habitualmente en robótica para proporcionar capacidades de percepción en aplicaciones que requieren de contacto físico con objetos. Así, es posible determinar su forma, tamaño, textura o dureza permitiendo a los robots interactuar de forma autónoma y con seguridad en un entorno que puede mostrar condiciones cambiantes. Sin embargo, la necesidad de cubrir grandes áreas de contacto de manera flexible y con bajo coste, lleva a utilizar sensores que presentan errores de histéresis, no linealidad, deriva o dispersión. Esto provoca una escasa presencia efectiva de estos sensores en las plataformas robóticas existentes en la actualidad. En esta tesis, en primer lugar, se estudia el efecto de estos errores sobre la información de control derivada de las imágenes táctiles obtenidas como respuesta de un sensor al contacto con un objeto, y que se utiliza en tareas de manipulación robótica. Se realiza el estudio sobre dos sensores táctiles piezo-resistivos, uno flexible de bajo coste y propenso a errores, y otro comercial con menores limitaciones. En segundo lugar, a nivel de táctel, se exploran y proponen algoritmos de corrección de las no linealidades de histéresis complejas mostradas por el sensor de bajo coste, que permitan obtener medidas precisas y fiables de la presión ejercida sobre su superficie. Se analizan tres métodos utilizados por otro tipo de sensores y actuadores: el modelo generalizado de Prandtl-Ishlinskii, un modelo modificado del método clásico de Prandtl-Ishlinskii y un modelo basado en polinomios que aproximan las curvas externas de los bucles de histéresis. Además, como aportación principal de esta tesis, se propone un nuevo algoritmo de modelado denominado ELAM. Este método se basa en la determinación por algoritmos de aproximación de unos puntos intermedios en las curvas y la aplicación de distintas estrategias de mapeo lineal de las curvas externas a las internas del bucle de histéresis medido experimentalmente. El análisis de las medidas y pruebas realizadas, muestra que los errores a nivel de matriz tienen una influencia sobre los parámetros de control similar a otras fuentes admitidas como la dispersión y la resolución limitada. La información extraída del contacto del objeto con un sensor de bajo coste es suficientemente buena en términos de distribución espacial y orientación como para ser utilizada en aplicaciones robóticas, pero no lo es sobre la fuerza de contacto, por lo que en aplicaciones que necesiten una alta precisión en la medida de la presión ejercida, será necesario compensar los errores del sensor. En este sentido, se demuestra que el método ELAM propuesto en esta tesis, consigue un modelo con un ajuste mucho más preciso a los datos experimentales que los otros métodos evaluados. Además, se trata de un método flexible, simple de implementar en dispositivos como FPGAs para aplicaciones en tiempo real, con pocos parámetros de control, apropiado para ciclos de histéresis complejos de otros tipos de sensores o actuadores y que permite corregir los errores de histéresis, no linealidad y dispersión en la respuesta de los sensores táctiles

A High-Speed Tactile Sensor for Slip Detection

Schürmann C, Schöpfer M, Haschke R, Ritter H. A High-Speed Tactile Sensor for Slip Detection. In: Prassler E, Burgard W, Handmann U, et al., eds. Towards Service Robots for Everyday Environments. Springer Tracts in Advanced Robotics. Vol 76. Berlin, Heidelberg: Springer; 2012: 403-415.Dexterous grasping and manipulation of objects with robot hands requires the ability to monitor contact locations in real-time and with good spatial resolution in order to close the control loop required for object and contact trajectory generation. The ability to recognize incipient slippage will allow for autonomous grasp force adaption – a major prerequisite to handle objects of unknown weight. To provide appropriate tactile sensing capabilities, this paper presents the development of a modular tactile sensor system focusing especially on high frame rates (up to 1.9 kHz) and good spatial resolution (5mm). Larger sensor areas are composed from identical sensor modules providing a 16×16 matrix of tactels. We compare different tactel layouts and force-sensitive materials to achieve optimal sensitivity especially to low forces in order to facilitate detection of first touch. Finally we demonstrate the versatility of the sensor to detect incipient slippage employing a Fourier transformation of the high-frequency tactile signal as input to a multi-layer perceptron, which learns to accomplish the classification tasks