Compensation for tactile hysteresis using Gaussian process with sensory Markov property

Horii T, Nagai Y, Natale L, Giovannini F, Metta G, Asada M. Compensation for tactile hysteresis using Gaussian process with sensory Markov property. In: 14th {IEEE-RAS} International Conference on Humanoid Robots, Humanoids 2014, Madrid, Spain, November 18-20, 2014. IEEE; 2014: 993--998

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