Nghiên cứu phương pháp phát hiện va chạm của cánh tay robot cộng tác 6 bậc tự do
Collision Detection for 6-DoF Collaborative Robot Arm
Abstract
Robot cộng tác (Collaborative robot - Cobot) là những robot có thể tiếp xúc với con người một cách trực tiếp, phát huy đồng thời được các lợi thế của cả con người và robot để tăng hiệu suất công việc. Cobot hoạt động thân thiện và tương tác với con người vì được lập trình để phát hiện va chạm an toàn. Do đó yêu cầu phát hiện chính xác và nhanh chóng các va chạm của cánh tay cobot là một chủ đề thu hút được sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu. Nghiên cứu của chúng tôi đề xuất hướng tiếp cận áp dụng hai kỹ thuật học máy có giám sát là SVMR (Support Vector Machine Regression) và 1D CNN (1D Convolutional Neural Network) cho kết quả phát hiện va chạm hiệu quả với cánh tay robot CURA6 trên bộ dữ liệu của Intema
References
A. Cirillo, F. Ficuciello, C. Natale, S. Pirozzi, and L. Villani, “A conformable force/tactile skin for physical human–robot interaction”, IEEE Robot. Autom. Lett., vol. 1, no. 1, pp. 41-48, Jan. 2016.
M. Czubenko and Z. Kowalczuk, “A simple neural network for collision detection of collaborative robots”, Sensors, vol. 21, no. 12, pp. 4235-4254, 2021.
C. Gaz, E. Magrini, and A. De Luca, “A model-based residual approach for human-robot collaboration during manual polishing operations”, Mechatronics, vol. 55, pp. 234-247, 2018.
M. G. Genton, “Classes of kernels for machine learning: A statistics perspective”, J. Mach. Learn. Res., vol. 2, no. Dec, pp. 299–312, 2001.
S. Haddadin, A. De Luca, and A. Albu-Schaffer, “Robot collisions: A survey on detection, isolation, and identification”, IEEE Trans. Robot., vol. 33, no. 6, pp. 1292–1312, Dec. 2017.
Y. J. Heo, D. Kim, W. Lee, H. Kim, J. Park, and W. K. Chung, “Collision detection for industrial collaborative robots: A deep learning approach”, IEEE Robot. and Autom. Lett., vol. 4, no. 2, pp. 740–746, Apr. 2019.
ISO 10218-1/2:2011, Robots and robotic devices - Safety requirements for industrial robots, International Organization for Standardization, Geneva, Switzerland, 2011.
Y. Jiang, Y. Wu, X. Wu and B. Zhao, "Research on Collision Detection of Collaborative Robot using improved Momentum-based Observer", IEEE IAS Global Conference on Emerging Technologies (GlobConET), London, United Kingdom, pp. 1-6, May. 2023.
Y. LeCun et al. “Gradient-based learning applied to document recognition”, Proc. IEEE, vol. 86, no. 11, pp. 2278- 2324, 1998.
K. M. Lynch and F. C. Park, Modern Robot, Cambridge University Press, 2017.
K. Narukawa, T. Yoshiike, K. Tanaka, and M. Kuroda, “Realtime collision detection based on one class SVM for safe movement of humanoid robot”, Proc. IEEE-RAS 17th Int. Conf. Humanoid Robot, pp. 791–796, Nov. 2017.
D. Palaz, R. Collobert, and M. M. Doss, “Estimating phoneme class conditional probabilities from raw speech signal using convolutional neural networks”, Proc. Interspeech, pp. 1766–1770, 2013.
K. M. Park, J. Kim, J. Park, and F. C. Park, “Learning-Based Real-Time Detection of Robot Collisions Without Joint Torque Sensors”, IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 6, no. 1, pp. 103–110, Jan. 2021.
A.-N. Sharkawy, P. N. Koustoumpardis, and N. Aspragathos, “Neural network design for manipulator collision detection based only on the joint position sensors”, Robotica, vol. 38, no. 10, pp. 1737–1755, 2020.
A.-N. Sharkawy, P. N. Koustoumpardis, and N. Aspragathos, “Human–robot collisions detection for safe human–robot interaction using one multi-input–output neural network”, Soft Comput., vol. 24, no. 9, pp. 6687–6719, 2020.
A. J. Smola and B. Scholkopf, “A tutorial on support vector ¨regression”, Statist. Comput., vol. 14, no. 3, pp. 199–222, 2004.
M. Strohmayr, H. Worn, and G. Hirzinger, “The DLR artificial skin Step I: Uniting sensitivity and collision tolerance”, Proc. IEEE Int. Conf. Robot. Autom., pp. 1012–1018, 2013.
V. Villani, F. Pini, F. Leali, and C. Secchi, “Survey on human–robot collaboration in industrial settings: Safety, intuitive interfaces and applications”, Mechatronics, vol. 55, pp. 248–266, 2018.
Z. Zhang, K. Qian, B. W. Schuller, and D. Wollherr, “An online robot collision detection and identification scheme by supervised learning and bayesian decision theory”, IEEE Trans. Autom. Sci. Eng., vol. 18, no. 3, pp. 1144-1156, 2021.
D. Zurlo, T. Heitmann, M. Morlock and A. De Luca, "Collision Detection and Contact Point Estimation Using Virtual Joint Torque Sensing Applied to a Cobot", IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), London, United Kingdom, pp. 7533-7539, 2023.
