Прогнозная оценка траектории руки оператора для решения обратной задачи динамики при копирующем управлении

Одной из важнейших задач современной робототехники является разработка роботов для выполнения рутинных, вредных и опасных видов работ без непосредственного участия человека. Несмотря на активное развитие технологий искусственного интеллекта, на данный момент робототехнические системы не способны заменить человека при решении сложных задач в динамической среде. Наиболее перспективными для применения в ближайшее время являются роботы, реализующие копирующий тип управления, или так называемое виртуальное присутствие оператора. Принцип копирующего управления построен на захвате движения удаленно находящегося оператора и формировании управляющих сигналов для приводов робота. Для управления приводами могут использоваться следящие системы или системы на основе планирования движения. Следящие системы более просты, однако системы на основе планирования движения позволяют добиться большей плавности движения и меньшего износа деталей объекта управления. Для реализации управления на основе планирования движения вводится искусственная задержка между движениями оператора и объекта управления для накопления необходимых данных. Цель исследования — устранение задержки, возникающей при управлении приводами антропоморфного манипулятора на основе решения обратной задачи динамики при копирующем типе управления в масштабе реального времени. Предлагается использовать для планирования движения не измеренные, а прогнозные значения обобщенных координат руки оператора. На основе измеренных значений обобщенных координат руки оператора формируются временные ряды и выполняется их прогнозирование. Прогнозные значения обобщенных координат используются при планировании траектории движения антропоморфного манипулятора и решении обратной задачи динамики. Прогнозирование осуществляется методом линейной регрессии, имеющим относительно малую вычислительную сложность, что является важным критерием для работы системы в масштабе реального времени. Разработанный математический аппарат позволяет на основе параметров прогнозирования и максимальных допустимых ускорений движения приводов манипулятора найти теоретическую оценку пределов значений ошибки прогнозирования траектории движения руки оператора при использовании предлагаемого подхода для конкретных задач. Проведенная программная симуляция в среде Matlab подтвердила адекватность полученной теоретической оценки максимального значения ошибки прогнозирования, а также перспективность предлагаемого подхода для проверки на практике

Прогнозная оценка траектории руки оператора для решения обратной задачи динамики при копирующем управлении

The most important task of modern robotics is the development of robots to perform the work in potentially dangerous fields which can cause the risk to human health. Currently robotic systems can not become a full replacement for man for solving complex problems in a dynamic environment despite an active development of artificial intelligence technologies. The robots that implement the copying type of control or the so-called virtual presence of the operator are the most advanced for use in the nearest future. The principle of copying control is based on the motion capture of the remote operator and the formation of control signals for the robot’s drives. A tracking system or systems based on movement planning can be used to control the drives. The tracking systems are simpler, but systems based on motion planning allow to achieve more smooth motion and less wear on the parts of the control object. An artificial delay between the movements of the operator and the control object for necessary data collection  is used  to implement the control-based motion planning. The aim of research is a reduction of delay, which appears when controlling the anthropomorphic manipulator drives based on the solution of the inverse dynamic problem, when real time copying type of control is used . For motion path planning it is proposed to use forecast values of the generalized coordinates for manipulator. Based on the measured values of the generalized coordinates of the operator's hand, time series are formed and their prediction is performed. Predictive values of generalized coordinates are used in planning the anthropomorphic manipulator trajectory and solving the inverse dynamic problem. Prediction is based on linear regression with relatively low computational complexity, which is an important criterion for the system operation in the real time operation mode. The developed mathematical apparatus, based on prediction parameters and maximum permissible accelerations of the manipulator drives, allows to find a theoretical estimate of error values limits for planning the operator's hand trajectory using the proposed approach for specific tasks. The adequacy of the maximum theoretical value of the prediction error, as well as the prospects of the proposed approach for testing in practice is confirmed by the software simulation in Matlab environment.Одной из важнейших задач современной робототехники является разработка роботов для выполнения рутинных, вредных и опасных видов работ без непосредственного участия человека. Несмотря на активное развитие технологий искусственного интеллекта, на данный момент робототехнические системы не способны заменить человека при решении сложных задач в динамической среде. Наиболее перспективными для применения в ближайшее время являются роботы, реализующие копирующий тип управления, или так называемое виртуальное присутствие оператора. Принцип копирующего управления построен на захвате движения удаленно находящегося оператора и формировании управляющих сигналов для приводов робота. Для управления приводами могут использоваться следящие системы или системы на основе планирования движения. Следящие системы более просты, однако системы на основе планирования движения позволяют добиться большей плавности движения и меньшего износа деталей объекта управления. Для реализации управления на основе планирования движения вводится искусственная задержка между движениями оператора и объекта управления для накопления необходимых данных. Цель исследования — устранение задержки, возникающей при управлении приводами антропоморфного манипулятора на основе решения обратной задачи динамики при копирующем типе управления в масштабе реального времени. Предлагается использовать для планирования движения не измеренные, а прогнозные значения обобщенных координат руки оператора. На основе измеренных значений обобщенных координат руки оператора формируются временные ряды и выполняется их прогнозирование. Прогнозные значения обобщенных координат используются при планировании траектории движения антропоморфного манипулятора и решении обратной задачи динамики. Прогнозирование осуществляется методом линейной регрессии, имеющим относительно малую вычислительную сложность, что является важным критерием для работы системы в масштабе реального времени. Разработанный математический аппарат позволяет на основе параметров прогнозирования и максимальных допустимых ускорений движения приводов манипулятора найти теоретическую оценку пределов значений ошибки прогнозирования траектории движения руки оператора при использовании предлагаемого подхода для конкретных задач. Проведенная программная симуляция в среде Matlab подтвердила адекватность полученной теоретической оценки максимального значения ошибки прогнозирования, а также перспективность предлагаемого подхода для проверки на практике

Training Gaussian Process Regression Models Using Optimized Trajectories

Quadrotor helicopters and robot manipulators are used widely for both research and industrial applications. Both quadrotors and manipulators are difficult to model. Quadrotors have complex dynamic models, especially at high speeds. Obtaining an accurate model of manipulator dynamics is often difficult, due to inaccurate values for link parameters and dynamics such as friction which are difficult to model accurately. Supervised learning methods such as Gaussian Process Regression (GPR) have been used to learn the inverse dynamics of a system. These methods can estimate a dynamic model from experimental data without requiring the structure of the model to be known, and can be used online to update the model if the system changes over time. This approach has been used to learn the inverse dynamics of a manipulator, but has not yet been applied to quadrotors. In addition, collecting training data for supervised learning can be difficult and time consuming, and poor or inadequate training data may result in an inaccurate model. Another problem frequently encountered when using GPR to learn the model of a system is the large computational cost of using GPR. A number of sparse approximations of GPR exist to deal with this issue, but it is not clear which sparse approximation results in the best performance, particularly when training data is being added incrementally. This thesis proposes a method for systematically collecting training data for a GPR model. The trajectory used to collect training data is parameterized, and the parameters are optimized to maximize the GPR variance over the trajectory. This approach is tested both in simulation and experimentally for a quadrotor, and in experiments on a 4-DOF manipulator. Optimizing the training trajectories is shown to reduce the amount of training data required to learn the model of a system. The thesis also compares three sparse approximations of GPR: the dictionary approach, Sparse Spectrum GPR (SSGP) and simple downsampling of the training data to reduce the size of the training data set. Using a dictionary is found to provide the best performance, even when the dictionary contains a very small subset of the available data. Finally, all GPR models have hyperparameters, which have a significant impact on the prediction made by the GP model. Training these hyperparameters is important for getting accurate predictions. This thesis evaluates different methods of hyperparameter training on a 4-DOF manipulator to determine the most effective method of training the hyperparameters. For SSGP, the best hyperparameter training strategy is to reinitialize and train the hyperparameters after each trajectory. SSGP is also observed to be highly sensitive to the number of iterations of gradient descent used in hyperparameter training; too many iterations of gradient descent leads to overfitting and poor predictions. When using a dictionary, the best hyperparameter training method is to retrain the hyperparameters after each trajectory, using the previous hyperparameters as the initial starting point

Path Following for Robot Manipulators Using Gyroscopic Forces

This thesis deals with the path following problem the objective of which is to make the end effector of a robot manipulator trace a desired path while maintaining a desired orientation. The fact that the pose of the end effector is described in the task space while the control inputs are in the joint space presents difficulties to the movement coordination. Typically, one needs to perform inverse kinematics in path planning and inverse dynamics in movement execution. However, the former can be ill-posed in the presence of redundancy and singularities, and the latter relies on accurate models of the manipulator system which are often difficult to obtain. This thesis presents an alternative control scheme that is directly formulated in the task space and is free of inverse transformations. As a result, it is especially suitable for operations in a dynamic environment that may require online adjustment of the task objective. The proposed strategy uses the transpose Jacobian control (or potential energy shaping) as the base controller to ensure the convergence of the end effector pose, and adds a gyroscopic force to steer the motion. Gyroscopic forces are a special type of force that does not change the mechanical energy of the system, so its addition to the base controller does not affect the stability of the controlled mechanical system. In this thesis, we emphasize the fact that the gyroscopic force can be effectively used to control the pose of the end effector during motion. We start with the case where only the position of the end effector is of interest, and extend the technique to the control over both position and orientation. Simulation and experimental results using planar manipulators as well as anthropomorphic arms are presented to verify the effectiveness of the proposed controller