Motion planning using synergies : application to anthropomorphic dual-arm robots

Motion planning is a traditional field in robotics, but new problems are nevertheless incessantly appearing, due to continuous advances in the robot developments. In order to solve these new problems, as well as to improve the existing solutions to classical problems, new approaches are being proposed. A paradigmatic case is the humanoid robotics, since the advances done in this field require motion planners not only to look efficiently for an optimal solution in the classic way, i.e. optimizing consumed energy or time in the plan execution, but also looking for human-like solutions, i.e. requiring the robot movements to be similar to those of the human beings. This anthropomorphism in the robot motion is desired not only for aesthetical reasons, but it is also needed to allow a better and safer human-robot collaboration: humans can predict more easily anthropomorphic robot motions thus avoiding collisions and enhancing the collaboration with the robot. Nevertheless, obtaining a satisfactory performance of these anthropomorphic robotic systems requires the automatic planning of the movements, which is still an arduous and non-evident task since the complexity of the planning problem increases exponentially with the number of degrees of freedom of the robotic system. This doctoral thesis tackles the problem of planning the motions of dual-arm anthropomorphic robots (optionally with mobile base). The main objective is twofold: obtaining robot motions both in an efficient and in a human-like fashion at the same time. Trying to mimic the human movements while reducing the complexity of the search space for planning purposes leads to the concept of synergies, which could be conceptually defined as correlations (in the joint configuration space as well as in the joint velocity space) between the degrees of freedom of the system. This work proposes new sampling-based motion-planning procedures that exploit the concept of synergies, both in the configuration and velocity space, coordinating the movements of the arms, the hands and the mobile base of mobile anthropomorphic dual-arm robots.La planificación de movimientos es un campo tradicional de la robótica, sin embargo aparecen incesantemente nuevos problemas debido a los continuos avances en el desarrollo de los robots. Para resolver esos nuevos problemas, así como para mejorar las soluciones existentes a los problemas clásicos, se están proponiendo nuevos enfoques. Un caso paradigmático es la robótica humanoide, ya que los avances realizados en este campo requieren que los algoritmos planificadores de movimientos no sólo encuentren eficientemente una solución óptima en el sentido clásico, es decir, optimizar el consumo de energía o el tiempo de ejecución de la trayectoria; sino que también busquen soluciones con apariencia humana, es decir, que el movimiento del robot sea similar al del ser humano. Este antropomorfismo en el movimiento del robot se busca no sólo por razones estéticas, sino porque también es necesario para permitir una colaboración mejor y más segura entre el robot y el operario: el ser humano puede predecir con mayor facilidad los movimientos del robot si éstos son antropomórficos, evitando así las colisiones y mejorando la colaboración humano robot. Sin embargo, para obtener un desempeño satisfactorio de estos sistemas robóticos antropomórficos se requiere una planificación automática de sus movimientos, lo que sigue siendo una tarea ardua y poco evidente, ya que la complejidad del problema aumenta exponencialmente con el número de grados de libertad del sistema robótico. Esta tesis doctoral aborda el problema de la planificación de movimientos en robots antropomorfos bibrazo (opcionalmente con base móvil). El objetivo aquí es doble: obtener movimientos robóticos de forma eficiente y, a la vez, que tengan apariencia humana. Intentar imitar los movimientos humanos mientras a la vez se reduce la complejidad del espacio de búsqueda conduce al concepto de sinergias, que podrían definirse conceptualmente como correlaciones (tanto en el espacio de configuraciones como en el espacio de velocidades de las articulaciones) entre los distintos grados de libertad del sistema. Este trabajo propone nuevos procedimientos de planificación de movimientos que explotan el concepto de sinergias, tanto en el espacio de configuraciones como en el espacio de velocidades, coordinando así los movimientos de los brazos, las manos y la base móvil de robots móviles, bibrazo y antropomórficos.Postprint (published version

Planificación de movimientos de dos conjuntos brazo-mano robóticos imitando movimientos humanos

En este trabajo se presenta un método para resolver el problema de la planificación de movimientos de un sistema antropomórfico formado por dos conjuntos brazo-mano robóticos. El objetivo principal es minimizar el coste computacional de la resolución del problema a la vez que se garantiza la semejanza entre los movimientos planificados para el sistema robótico y los movimientos que realizaría un operador humano al ejecutar la misma tarea. Este documento presenta una descripción del enfoque propuesto así como experimentos reales que animan a seguir trabajando en esta línea. Para alcanzar el objetivo propuesto, se simplifica el problema reduciendo la dimensión del espacio de configuraciones del sistema. Esta reducción se realiza usando el concepto de Direcciones Principales de Movimiento (PMD, del inglés Principal Motion Directions), que son obtenidas aplicando el Análisis de Componentes Principales (PCA, del inglés Principal Component Analysis) a conjuntos de muestras de movimientos del sistema robótico. Estas muestras son el resultado del mapeado de los movimientos capturados de un operador humano realizando una tarea específica a los movimientos que realizaría el sistema antropomórfico si realizase dicha tarea. Se han capturado los movimientos de varias tareas y se han analizado los PMDs obtenidos de cada una de las tareas. Estos PMDs se han utilizado para planificar los movimientos del sistema antropomórfico para cuantificar la mejora obtenida respecto a la planificación sin usar los PMDs. También se propone una medida para cuantificar la semejanza entre dos tareas, es decir medir la distancia existente entre dos tareas en un determinado espacio métrico. Esta medida permite identificar conjuntos de tareas semejantes entre ellas y consecuentemente clasificarlas en familias de tareas. En este proyecto, cada uno de los conjuntos brazo-mano robóticos está formado por un brazo UR5 de Universal Robots, de 6 grados de libertad, y por una mano mecánica Allegro Hand de SimLab de 4 dedos y 16 grados de libertad. Sin embargo, la metodología propuesta es aplicable a otros sistemas con un número de grados de libertad y/o una estructura cinemática diferente

Task-dependent synergies for motion planning of an anthropomorphic dual-arm system

© 2016 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other worksThe paper deals with the problem of motion planning for anthropomorphic dual-arm robots. It introduces a measure of the similarity of the movements needed to solve two given tasks. Planning using this measure to select proper arm synergies for a given task improves the planning performance and the resulting plan.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

First-order synergies for motion planning of anthropomorphic dual-arm robots

This paper addresses the problem of designing a planning algorithm for anthropomorphic dual-arm robotic systems to find paths that mimics the movements of real human beings by using first-order synergies (correlations between joint velocities). The key idea of the proposal is to convert captured human movements into a vector field of velocities, defined in the configuration space of the robot, and use it to guide the search of a solution path. The motion planning is solved using the proposed algorithm, called FOS-BKPIECE, that is a bidirectional version of the KPIECE planner working with an improved version of the extension procedure of the VF-RRT planner. The obtained robot movements follow the directions of the defined vector field and hence allow the robot to solve the task in a human-like fashion. The paper presents a description of the proposed approach as well as results from conceptual and application examples, the latter using a real anthropomorphic dual-arm robotic system. A thorough comparison with other previous planning algorithms shows that the proposed approach obtains better results.Postprint (published version

Modeling human-likeness in approaching motions of dual-arm autonomous robots

© 2018 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting /republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other worksThis paper addresses the problem of obtaining human-like motions with an anthropomorphic dual-arm torso assembled on a mobile platform. The focus is set on the coordinated movements of the robotic arms and the robot base while approaching a table to subsequently perform a bimanual manipulation task. For this, human movements are captured and mapped to the robot in order to compute the human dual-arm synergies. Since the demonstrated synergies change depending on the robot position, a recursive Cartesian-space discretization is presented based on these differences. Thereby, different movements of the arms are assigned to different regions of the Cartesian space. As an application example, a motion-planning algorithm exploiting this information is proposed and used.Postprint (published version

Tendencia genética y fenotípica de la producción de leche: caso de un establo comercial del valle de Huaura, Perú

The aim of this research was to determine the genetic and phenotypic trends for milk production (MP) of Holstein cows from a commercial herd in the Huaura Valley, Peru. A total of 2,590 females (cows and calves) were evaluated to calculate the estimated breeding values (EBV) and 2,862 standardized lactations at 305 days and two daily milkings, from the first to the fifth calving of 1,892 cows from 1999 to 2017, using a repeated-measures animal model. A heritability (h2) of 0.16 (standard error 0.03) and repeatability (r) of 0.28 (0.025) were estimated with the ASReml software. The trends were estimated by linear regression using the SAS statistical package v.9.4. The EBV for MP of the cows and calves had an average of +200.9 (16.1) kg and +148.7 (9.7) kg, respectively, with more than 70 % positive values among living animals. The genetic trend for female MP was -2.4 (2.1) kg/year. A phenotypic trend for MP of +294.3 (24.9) kg/year was estimated. It is concluded that the phenotypic trend is favorable due to improvements in non-genetic aspects, since h2 indicates that MP is mainly influenced by environmental variance and, to a lesser extent, by the additive genetic variance of the trait. The genetic trend for female MP was negative. However, the EBV for MP of living females suggests that in the future, the herd may increase the genetic trend for MP.El objetivo de esta investigación fue determinar la tendencia genética y fenotípica de la producción de leche (PL) de vacas Holstein de un establo del valle de Huaura, Perú. Se evaluaron 2.590 hembras (vacas y terneras) para el cálculo de los valores genéticos estimados (VGE) y 2.862 lactaciones estandarizadas a 305 días y dos ordeños diarios, del primer al quinto parto de 1.892 vacas del periodo 1999-2017, mediante un modelo animal de medidas repetidas. Con el software ASReml, se estimó una heredabilidad (h2) de 0,16 (error estándar 0,03) y una repetibilidad (r) de 0,28 (0,025). Las tendencias se estimaron mediante regresión lineal usando el paquete estadístico SAS v.9.4. Los VGE para la PL de las vacas y terneras tienen una media de +200,9 (16,1) kg y +148,7 (9,7) kg, respectivamente, con más del 70 % de valores positivos. La tendencia genética para PL de las hembras fue -2,4 (2,1) kg/año. Se estimó una tendencia fenotípica para PL de +294,3 (24,9) kg/año. Se concluye que la tendencia fenotípica es favorable debido a mejoras en aspectos no genéticos, ya que la h2 indica que la PL está influenciada principalmente por el ambiente y, en menor medida, por la varianza genética aditiva del carácter. La tendencia genética para la PL de hembras fue negativa. Sin embargo, los VGE para PL de las hembras vivas sugieren que a futuro, el establo puede incrementar la tendencia genética para PL

Use of native chicken breeds (Gallus gallus domesticus) for the development of suitable methods of Cantabrian capercaillie (Tetrao urogallus cantabricus) semen cryopreservation

8 Pág.The Cantabrian capercaillie (Tetrao urogallus cantabricus) is critically endangered. This subspecies has the lowest genetic variability and it is in regression. It belongs to Phasianidae family; therefore, the domestic chicken (Gallus gallus domesticus) could be a good model for developing reproductive technologies for use in capercaillie populations with low availability of animals.Fundación Biodiversidad-Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico (Ref-DOC-2017458); Zoitechlab S.L.-INIA, Grant/Award Number: CON18-141Peer reviewe

Motion planning using synergies : application to anthropomorphic dual-arm robots

Motion planning is a traditional field in robotics, but new problems are nevertheless incessantly appearing, due to continuous advances in the robot developments. In order to solve these new problems, as well as to improve the existing solutions to classical problems, new approaches are being proposed. A paradigmatic case is the humanoid robotics, since the advances done in this field require motion planners not only to look efficiently for an optimal solution in the classic way, i.e. optimizing consumed energy or time in the plan execution, but also looking for human-like solutions, i.e. requiring the robot movements to be similar to those of the human beings. This anthropomorphism in the robot motion is desired not only for aesthetical reasons, but it is also needed to allow a better and safer human-robot collaboration: humans can predict more easily anthropomorphic robot motions thus avoiding collisions and enhancing the collaboration with the robot. Nevertheless, obtaining a satisfactory performance of these anthropomorphic robotic systems requires the automatic planning of the movements, which is still an arduous and non-evident task since the complexity of the planning problem increases exponentially with the number of degrees of freedom of the robotic system. This doctoral thesis tackles the problem of planning the motions of dual-arm anthropomorphic robots (optionally with mobile base). The main objective is twofold: obtaining robot motions both in an efficient and in a human-like fashion at the same time. Trying to mimic the human movements while reducing the complexity of the search space for planning purposes leads to the concept of synergies, which could be conceptually defined as correlations (in the joint configuration space as well as in the joint velocity space) between the degrees of freedom of the system. This work proposes new sampling-based motion-planning procedures that exploit the concept of synergies, both in the configuration and velocity space, coordinating the movements of the arms, the hands and the mobile base of mobile anthropomorphic dual-arm robots.La planificación de movimientos es un campo tradicional de la robótica, sin embargo aparecen incesantemente nuevos problemas debido a los continuos avances en el desarrollo de los robots. Para resolver esos nuevos problemas, así como para mejorar las soluciones existentes a los problemas clásicos, se están proponiendo nuevos enfoques. Un caso paradigmático es la robótica humanoide, ya que los avances realizados en este campo requieren que los algoritmos planificadores de movimientos no sólo encuentren eficientemente una solución óptima en el sentido clásico, es decir, optimizar el consumo de energía o el tiempo de ejecución de la trayectoria; sino que también busquen soluciones con apariencia humana, es decir, que el movimiento del robot sea similar al del ser humano. Este antropomorfismo en el movimiento del robot se busca no sólo por razones estéticas, sino porque también es necesario para permitir una colaboración mejor y más segura entre el robot y el operario: el ser humano puede predecir con mayor facilidad los movimientos del robot si éstos son antropomórficos, evitando así las colisiones y mejorando la colaboración humano robot. Sin embargo, para obtener un desempeño satisfactorio de estos sistemas robóticos antropomórficos se requiere una planificación automática de sus movimientos, lo que sigue siendo una tarea ardua y poco evidente, ya que la complejidad del problema aumenta exponencialmente con el número de grados de libertad del sistema robótico. Esta tesis doctoral aborda el problema de la planificación de movimientos en robots antropomorfos bibrazo (opcionalmente con base móvil). El objetivo aquí es doble: obtener movimientos robóticos de forma eficiente y, a la vez, que tengan apariencia humana. Intentar imitar los movimientos humanos mientras a la vez se reduce la complejidad del espacio de búsqueda conduce al concepto de sinergias, que podrían definirse conceptualmente como correlaciones (tanto en el espacio de configuraciones como en el espacio de velocidades de las articulaciones) entre los distintos grados de libertad del sistema. Este trabajo propone nuevos procedimientos de planificación de movimientos que explotan el concepto de sinergias, tanto en el espacio de configuraciones como en el espacio de velocidades, coordinando así los movimientos de los brazos, las manos y la base móvil de robots móviles, bibrazo y antropomórficos

Swelling, shrinkage and shear strength of unsaturated expansive clays

SIGLEAvailable from British Library Document Supply Centre- DSC:DX186216 / BLDSC - British Library Document Supply CentreGBUnited Kingdo

Modeling human-likeness in approaching motions of dual-arm autonomous robots

© 2018 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting /republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other worksThis paper addresses the problem of obtaining human-like motions with an anthropomorphic dual-arm torso assembled on a mobile platform. The focus is set on the coordinated movements of the robotic arms and the robot base while approaching a table to subsequently perform a bimanual manipulation task. For this, human movements are captured and mapped to the robot in order to compute the human dual-arm synergies. Since the demonstrated synergies change depending on the robot position, a recursive Cartesian-space discretization is presented based on these differences. Thereby, different movements of the arms are assigned to different regions of the Cartesian space. As an application example, a motion-planning algorithm exploiting this information is proposed and used