Adaptive human force scaling for physical human-robot interaction via admittance control
Admitans kontrolünü kullanarak fiziksel insan-robot etkileşimi için uyarlanabilir insan kuvveti ölçeklendirmesi
- Tez No: 816306
- Danışmanlar: PROF. DR. ÇAĞATAY BAŞDOĞAN, Assist. Prof. Dr. YUSUF AYDIN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Modern işbirlikçi robotik sistemler, hafif, taşınabilir olacak şekilde tasarlanmıştır ve düşük çalışma hızı gibi doğal güvenlik özellikleriyle donatılmıştır. Bu nitelikler, bu tür robotların insanlara yakın konumlandırılmasına ve hatta insanlarla doğrudan fiziksel etkileşim gerektiren günlük faaliyetlere olanak tanır. Buna rağmen, üretim, imalat ve inşaat gibi birçok endüstride hala insan gücüne dayalı ortak manipülasyon yaygındır. Örneğin, hacimli veya ağır objelerin taşınması ergonomik olarak zordur, bu nedenle, katma değeri olmasa bile tipik olarak iki kişi tarafından yapılır. Ortak bir obje manipülasyonunda, insanın harcadığı eforu azaltmak için işbirlikçi bir robot kullanılabilir. Bununla birlikte, bu robot insan hareketlerini pasif olarak takip edecek şekilde kontrol edilirse, özellikle görevi yerine getirirken insan hareket niyetleri değiştiğinde, onun için ekstra bir yük haline dönüşebilir. Öte yandan, robot insan partnerin niyetini dikkate almadan önceden programlanmış planlara göre görevi yerine getirirse, çatışmalar (anlaşmazlıklar) ortaya çıkacak ve bu çatışmalar çözülmezse, görev insan için yorucu olacaktır. Dolayısıyla robotun görevi doğal ve etkili bir şekilde yerine getirebilmesi için insanın niyetini bilmesi ve buna göre hareket etmesi gerekir. Bu tezin ilk bölümünde, görev performansını iyileştirmek için bir insanla yürütülen işbirlikçi bir manipülasyon görevine katkısını uyarlamalı olarak değiştirebilen bir robot için bir admitans denetleyicisi tasarladık. Bu, görevin farklı aşamalarını dikkate alarak robotun göreve katkısını uyarlamalı değiştirerek başarılmıştır. Yaklaşımımızda, insanın hareket niyetleri, ölçülen insan kuvveti ve manipüle edilen nesnenin hızından tahmin edilir ve bir bulanık mantık şeması kullanılarak nicel bir değere dönüştürülür. Bu değer daha sonra zaman sabitini değiştirmeden robotun göreve katkısını uyarlamalı olarak ayarlamak için bir admitans denetleyicisinde değişken bir kazanç olarak kullanılır. Bu çalışmada, önerilen yaklaşımın faydalarını, Fitts'in hareket kuralını kullanan bir pHRI deneyi ile gösteriyoruz. Deneyin sonuçları, a) robotun katkısını en üst düzeye çıkaran optimum bir zaman süresi sabiti ve b) genel görev performansı açısından daha etkili ortak manipülasyonu sağlayan bir kabul kazanç profili olduğunu göstermektedir. Bu tezin ikinci bölümünde, işbirlikçi bir görevin yürütülmesi sırasında insan ile proaktif bir robot arasında meydana gelebilecek çatışmaları çözmek için bir makine öğrenimi (ML) yaklaşımı öneriyoruz. Bu tür çatışmaları tespit etmek ve çözmek için ortaklar arasındaki kuvvet etkileşimlerine odaklanmanızı öneriyoruz. Sadece dokunsal (kuvvet/tork) verilerden türetilen özelikleri girdi olarak alan bir makina öğrenmesi modelirin, insan ve robotun nesneyi uyumlu bir şekilde manipüle edip etmediğini veya bir çatışmayla karşılaşıp karşılaşmadıklarını sınıflandırmak için yeterli olduğunu savunuyoruz. Bizim yaklaşımımızda robot, uyum olduğunda göreve proaktif olarak katkıda bulunur veya bir çatışma olduğunda pasif olarak insan davranışını takip eder. Görev sırasında insan ve robot arasındaki fiziksel etkileşimi düzenlemek için yine bir admitans denetleyicisi kullanıyoruz. Makine öğrenmesi modelimizi eğitmek ve test etmek için bir nesnenin işbirlikçi manipülasyonu sırasında insan ve robot arasındaki uyumlu ve çelişkili etkileşimleri içeren deneysel senaryolar tasarladık. Çalışmanın sonuçları, makine öğrenmesinin çatışmaları başarılı bir şekilde tespit ettiğini ve insan gücünü ve çabasını, her zaman insan ortağını takip eden pasif bir robot ve çatışmaları çözemeyen proaktif bir robot durumuna kıyasla önemli ölçüde azalttığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Collaborative robotic systems are designed to be lightweight, portable and are equipped with inherent safety features. These qualities allow such robots to be situated in close proximity to humans, and even enable daily activities that require direct physical interaction with humans, such as object co-manipulation. Co-manipulation is prevalent in many industries, such as production, manufacturing, and construction, which still rely on manual labour of skilled manpower. Manipulating bulky and/or heavy objects are ergonomically hard, hence are typically handled by two humans in those industries, even though they are non-value-added tasks. Therefore, a collaborative robot can be introduced to assist the human partner in such manipulation tasks in order to decrease the human effort and save labor time. Nevertheless, if the robot is programmed to passively follow human movements, it would be an extra burden to the human partner, particularly when human movement intentions change during the task. On the other hand, if the robot executes the task based on pre-programmed plans without paying attention to the human partner's intentions, conflicts will arise, and if these conflicts are not resolved, the task will be exhausting for the human. Hence, for the robot to perform a collaborative manipulation task naturally and effectively, it has to be aware of human intentions and act accordingly. In the first part of this dissertation, we design an admittance controller for a robot to adaptively change its contribution to a collaborative manipulation task executed with a human partner to improve the task performance. This has been achieved by adaptive scaling of human force based on her/his movement intention while paying attention to the requirements of different task phases. In our approach, movement intentions of human are estimated from measured human force and velocity of manipulated object and converted to a quantitative value using a fuzzy logic scheme. This value is then utilized as a variable gain in an admittance controller to adaptively adjust the contribution of robot to the task without changing the admittance time constant. We demonstrate the benefits of the proposed approach by a pHRI experiment utilizing Fitts' reaching movement task. The results of the experiment show that there is a) an optimum admittance time constant maximizing the human force amplification and b) a desirable admittance gain profile which leads to a more effective co-manipulation in terms of overall task performance. In the second part of this dissertation, we propose a machine learning (ML) approach to resolve conflicts that may occur between human and a proactive robot during the execution of a collaborative task. We suggest focusing on the dyadic interaction patterns to detect and resolve such conflicts. We further argue that the features derived from haptic (force/torque) data only as inputs to a ML algorithm is sufficient to classify if human and robot manipulate the object harmoniously or they face a conflict. In our approach, the robot contributes to the task proactively when there is harmony or follows human behavior passively when there is a conflict. We implement an admittance controller to regulate the physical interaction between human and robot during the task (hence, the robot follows the human passively when there is a conflict) and utilize an artificial potential field approach to make the robot proactive when the partners work in harmony. We designed experimental scenarios involving harmonious and conflicting interactions between human and robot during a collaborative manipulation of an object to train and test our ML model. The results of the study show that ML successfully detects the conflicts and reduces the human force and effort significantly compared to the case of a passive robot that always follows human partner and a proactive robot that cannot resolve conflicts. In summary, in this dissertation, we propose pHRI approaches to adjust the contribution of the robot collaboratively manipulates an object with a human partner. Both approaches rely on the haptic data as inputs to the admittance controller to regulate the physical interaction between human and robot in an object co-manipulation task. Moreover, these approaches involve human intentions in their structures. In particular, in the first one, we introduce a rule-based estimation of human movement intentions and adapt the contribution of the robot to the manipulation task accordingly. On the other hand, in the second approach, since we consider a more complex scenario that involves a proactive robot, we take into account the dyadic intentions of both human and a robot in terms of the interaction behaviors that emerge between the partners during the co-manipulation task. We build a ML classifier that detects these behaviors and notifies the controller to adjust the role of the robot accordingly.
Benzer Tezler
- Hibrit üç yönlü periyodik minimal yüzeyli üç boyutlu grafen yapıların mekaniği ve tasarımı
The mechanics and design of hybrid triply periodic minimal surfaces of three dimensional graphene
OSMAN FURKAN YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MESUT KIRCA
- Deep reinforcement learning to optimize task performance in human-robot co-manipulation
İnsan-robot birlikte manipülasyonunda, görev performansını optimize etmek için derin pekiştirmeli öğrenme
BERK GÜLER
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇAĞATAY BAŞDOĞAN
- İstanbul'da endüstri yapılarında gerçekleşen dönüşümlerin mekânsal açıdan irdelenmesi
Evaluation of spatial transformations in industrial buildings in Istanbul
DUYGU NART
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLÇİN PULAT GÖKMEN
- Küçük metal madenlerinde üretim ve nakliye sistemleri
Production and transportation in small metal mine
ALİ KAYANDAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. SENAİ SALTOĞLU
- Adaptive control of a novel tilt-roll rotor quadrotor UAV
Adaptif dört rotorlu bir insansız hava aracının modellenmesi ve kontrolü
ABDULKERİM FATİH ŞENKUL
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ