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12 - Stato dell'arte


Testo italiano

Nel contesto della robotica antropica [1-4], si pone qui l'attenzione sul progetto meccanico e sul controllo di robot manipolatori cedevoli e di mani robotiche con caratteristiche di compliance, sulla modellistica dell'impatto tra robot e utenti umani, sul riconoscimento di collisioni e guasti, nonché sull'uso di sensori esterni per il controllo del moto e dell'interazione.

Robot manipolatori intrinsecamente cedevoli

A causa dell’elevata inerzia in gioco e della rigidezza costruttiva, i robot convenzionali non rispettano i requisiti di sicurezza nell'interazione fisica robot-utente. La pericolosità di impatti indesiderati può essere mitigata ampliando numero e tipo di sensori (ad esempio, con "pelli sensorizzate" [5, 6]) e con un controllo attivo di impedenza nell’interazione. L'assenza di sensori supplementari e le limitazioni della prontezza di risposta dei controllori digitali impongono dei limiti al problema.



Fig. 1: Il robot leggero DLR III



Fig. 2: Il robot Dexter con trasmissioni a cavi e pulegge

Gli obiettivi di sicurezza operativa dei robot antropici hanno portato a nuove generazioni di robot a bassa inerzia e con cedevolezza strutturale degli organi di trasmissione (Whole-Arm-Manipulator (WAM) [7], DLR-lightweight robots [8]). Opportune metodologie di controllo di forza permettono l’uso di tali robot in applicazioni con requisiti di sicurezza [9,10].
In particolare, l'introduzione di cedevolezza ai giunti diminuisce l'inerzia riflessa e percepita da un utente in caso di impatto. Il ritardo sui tempi di risposta dovuto alle trasmissioni cedevoli può essere compensato con opportuni schemi di attuazione [11].


Fig. 3: Lo schema di principio del DM2 di Stanford

Tale cedevolezza intrinseca (concentrata ai giunti del robot [12]) può portare ad imprecisioni di posizionamento e a vibrazioni durante il moto. Per robot con giunti elastici, si sono ottenute prestazioni simili a quelle dei robot rigidi con l'uso di controllori che includono l'informazione sull'elasticità. Sono disponibili leggi di controllo per compiti di regolazione [13] e asservimento a traiettoria [14], molte sviluppate da UNIROMA1. Se il robot è in contatto con l'ambiente, si può ricorrere a schemi modificati di controllo di forza [15] o cedevolezza [16].

Nel co-progetto meccanico e di controllo detto Approccio ad Impedenza Variabile (VIA) proposto da UNIPI [17], nuovi sistemi d’attuazione possono garantire livelli di sicurezza in caso di impatto pur mantenendo prestazioni dinamiche elevate. A tal fine si variano durante il moto i parametri che caratterizzano l'impedenza meccanica del robot, imponendo valori elevati d’impedenza a bassa velocità e bassi a velocità elevate. Il VIA può tradursi in differenti soluzioni meccaniche, ad esempio con configurazioni antagoniste di attuazione [18,19].


Fig. 4: Il robot SoftArm a cedevolezza variabile del Centro Piaggio

Nel caso di strutture cedevoli con doppia attuazione, il problema del controllo in feedback è ancora aperto [20]. L'idea di base è quella di definire schemi di controllo simultaneo del moto cartesiano e della cedevolezza dei giunti (da modulare in previsione di eventuali impatti). Il compromesso è tra la sicurezza intrinseca di un manipolatore leggero e cedevole e le prestazioni dinamiche richieste ad un robot. In tale ambito, ha interesse la pianificazione ottima di leggi orarie del moto in base a indici di severità di impatto [21].

Mani robotiche con caratteristiche antropomorfe

L’end-effector del robot è l’organo privilegiato per l’interazione fisica con il mondo. Nei robot che operano in contatto con l'uomo, la struttura antropomorfa dell’end-effector e le sue caratteristiche sono decisive per l’accettazione di un tale dispositivo da parte dell’utente. Un robot con una stretta di mano più "calda" e delicata darebbe sensazioni molto più simili a quella umana.

Lo sviluppo di mani robotiche ha visto grandi progressi negli ultimi trenta anni. Dalle pionieristiche esperienze di Okada e Salisbury [22,23], attraverso progetti celebri come la Utah Hand [24], si è giunti a realizzazioni che rappresentano lo stato dell'arte attuale, quali DLR Hand [25], GIFU Hand [26], e NASA Robonaut Hand [27]. Tra i principali limiti si citano: ingombri e pesi tuttora elevati, grande complessità strutturale e scarsa affidabilità, ridotta dotazione sensoriale, eccessiva rigidità della struttura e delle superfici destinate alla realizzazione dei contatti. In particolare, le mani robotiche finora realizzate non presentano in maniera adeguata quelle superfici morbide ed adattabili che contribuiscono alla funzionalità della mano umana nella manipolazione fine e di forza [28].


Fig. 5: Un dito con cerniere elastiche della mano UBH III

Il gruppo di ricerca di UNIBO è stato tra i primi a sviluppare mani aventi "compliance" sia locale (zone di contatto dotate di polpastrelli soffici adattabili) sia strutturale, con articolazioni a cerniere elastiche di grande deformabilità, attuazione tendinea remota e rivestimenti superficiali di elevati spessore e viscoelasticità [29,30]. Questa strada appare molto promettente almeno a livello prototipale [31,32].

Modellistica dinamica dell'impatto tra robot e utente umano

Sebbene siano già disponibili modelli e controllori (anche sviluppati da UNIROMA2) per robot che impattano con altre strutture meccaniche [33,34,35], la modellistica dell'interazione uomo-robot nelle sue varie situazioni operative è un campo di ricerca ancora aperto. La simulazione di eventi di tipo impulsivo (come quelli di impatto) sul corpo umano ed il calcolo delle risposte biomeccaniche a tali sollecitazioni hanno un ruolo fondamentale per la comprensione dei meccanismi che portano a danni sul corpo umano. Un modello matematico del corpo umano [36,37] può essere d’ausilio per stabilire le specifiche di sicurezza nel progetto meccanico e delle leggi di controllo dei robot. Una completa validazione sperimentale di tali modelli richiede peraltro la misura delle forze di impatto, la misura di accelerazioni, velocità e spostamenti relativi, nonché la misura di tensioni e pressioni.

Diagnosi di guasti e riconoscimento di collisioni

Un altro aspetto riguardante la sicurezza nell'interazione fisica tra robot e utente umano è la gestione in linea dei guasti che possono avvenire a livello di sensori o attuatori. In tale ambito, si distinguono rilevamento e isolamento del guasto [38] seguiti da una fase di controllo/supervisione in base al guasto isolato. Sulla diagnosi dei guasti negli attuatori in robot rigidi, esistono risultati soddisfacenti in letteratura [39,40]. E' interessante notare che anche le collisioni tra robot ed utente si possono trattare come guasti incipienti sul sistema. In assenza di sensori aggiuntivi, il riconoscimento di collisioni deve necessariamente basarsi solo sui segnali di comando e di posizione e velocità ai giunti. Risultati preliminari per un robot rigido sono descritti in [41].

Controllo sensoriale esterocettivo del moto e dell'interazione

Nell’uso robotico, i sensori di visione e forza hanno caratteristiche tra loro complementari, i primi di tipo globale sull'ambiente che circonda il robot, i secondi locali all'organo terminale. L'utilizzo integrato di tali due modalità sensoriali può garantire movimentazione ed interazioni sicure tra robot, ambiente e utenti umani. La ricerca sul controllo sensoriale in questo ambito si è sviluppata in canali distinti, con molti contributi di UNINA [42]: controllo dell'interazione con sensori di forza, in modalità d'impedenza [43] o ibrida forza/posizione [44], e controllo del moto tramite "visual servoing" [45], con tecniche "basate sulle immagini" [46], "sulla posizione" [47] o ibride [48].

La fusione di misure di forza e visione non è semplice da tradurre in un algoritmo di controllo perchè tali grandezze eterogenee sono prive di una rappresentazione comune [49]. Nei casi semplici, i due sensori si possono usare in modo alternativo, durante fasi diverse del compito. L'uso combinato della percezione visiva e tattile semplifica notevolmente la transizione veloce e stabile da non-contatto a contatto [50]. Altre possibilità di combinare tali sensori si trovano negli schemi di controllo ibrido forza/visione, come in [51] dove si utilizza il concetto di "task frame" per individuare sottospazi di controllo in forza, velocità e visione, o in quelli di controllo di impedenza, come in [52] dove si usa un anello esterno di visual servoing ed un anello interno di impedenza con retroazione di forza. Si possono infine prevenire contatti accidentali (con la visione) e riconoscere/gestire in sicurezza i contatti intenzionali (con sensore di forza al polso) [53].

[1] O.Khatib, K.Yokoi et al. "Robots in human environments: Basic autonomous capabilities" Int J Rob Res, 684-696, 1999
[2] G.Giralt, P.Corke (Eds), 1st IARP/IEEE Work Tech Chall Dependable Robots in Human Environments, 2001
[3] K.Ikuta, H.Ishii, M.Nokata "Safety evaluation method of design and control for human-care robots" Int. J Rob Res, 281-297, 2003
[4] J.Heinzmann, A.Zelinsky "Quantitative safety guarantees for physical human-robot interaction" Int J Rob Res, 479-504, 2003
[5] E.Cheung, V.Lumelsky "Proximity sensing in robot manipulator motion planning: System and implementation issues" IEEE Tr Rob Aut, 740-751, 1989
[6] H.Iwata, H.Hoshino, et al "Force detectable surface covers for humanoid robots" IEEE/ASME AIM, 1205-1210, 2001
[7] K.Salisbury, W.Townsend et al "Preliminary design of a whole-arm manipulation system (WAMS)," ICRA, 254-260, 1988
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[9] J.Heinzmann, A.Zelinsky "The safe control of human-friendly robots" IROS, 1020-1025, 1999
[10] A.Albu-Schäffer, G.Hirzinger "Cartesian compliant control strategies for light-weight, flexible joint robots" in Control Problems in Robotics, STAR 4, Springer, 2003
[11] M.Zinn, O.Khatib et al “A new actuation approach for human-friendly robot design” Int J Rob Res, 379-398, 2005
[12] M.W.Spong "Modeling and control of elastic joint robots" ASME J Dyn Sys Meas Cont, 310-319, 1987
[13] L.Zollo, A.De Luca, B.Siciliano "Regulation with on-line gravity compensation for robots with elastic joints" ICRA, 2687-2692, 2004
[14] A.De Luca, P.Lucibello "A general algorithm for dynamic feedback linearization of robots with elastic joints" ICRA, 504-510, 1998
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[17] A.Bicchi, G.Tonietti "Fast and soft arm tactics: Dealing with the safety-performance tradeoff in robot arms design and control" IEEE Rob Aut Mag, 22-33, 2004
[18] J.W.Hurst, J.Chestnutt, A.Rizzi "An actuator with mechanically adjustable series compliance" Tech Rep CMU-RI-TR-04-24, 2004
[19] A.Bicchi, G.Tonietti "Design, realization and control of a passively compliant robot for intrinsic safety" 2nd IARP/IEEE Work Tech Chall Dependable Robots in Human Environments, 2002
[20] G.Tonietti, A.Bicchi "Adaptive simultaneous position and stiffness control for a soft robot arm" IROS, 1992-1997, 2002
[21] A.De Luca, R.Farina "Dynamic scaling of trajectories for robots with elastic joints" ICRA, 2436-2442, 2002
[22] T.Okada “Computer control of multijointed finger system for precise object handling” Int Trend Man Tech - Robot Grippers, 391-417, 1986
[23] K.S.Salisbury, B.Roth “Kinematics and force analysis of articulated mechanical hands" J Mech Tran Act Des, 105, 35-41, 1983
[24] S.C.Jacobsen et al "Design of the Utah/MIT Dexterous Hand", ICRA, 1520-1532, 1986
[25] J.Butterfass, G.Hirzinger et al "DLR's multisensory articulated hands. Part I:Hard- and Software Architecture" ICRA, 2081-2086, 1998
[26] H.Kawasaki, H.Shimomura, Y Shimizu “Educational-industrial complex development of an anthropomorphic robot hand: Gifu Hand”, Adv Rob, 357-363, 2001
[27] C.S.Lovchik, M.A.Diftler "The Robonaut Hand: A dexterous robot hand for space" ICRA, 907-912, 1999
[28] I.Kao, M.R.Cutkosky, R.S.Johansson "Robotic stiffness control and calibration as applied to human grasping tasks" IEEE Tr Rob Aut, 13(4), 1997
[29] F.Lotti, G.Vassura "A novel approach to mechanical design of articulated fingers for robotic hands" IROS, 2002
[30] L.Biagiotti, F.Lotti et al “Mechatronic design of compliant fingers for humanoid robot hands” ICRA, 2003
[31] L.Biagiotti, F.Lotti et al “UBH 3: An anthropomorphic hand with simplified endo-skeletal structure and soft continuous fingerpads”, ICRA, 2004
[32] F.Lotti, P.Tiezzi et al “Development of UB Hand 3: Early results" ICRA, 2005
[33] A.Tornambé “Modelling and control of the impact in mechanical systems: Theory and experimental results” IEEE Tr Aut Con, 294-309, 1999
[34] A.Tornambé, L.Menini, S.Galeani “A parametrization of exponentially stabilizing controllers for linear mechanical systems subject to non-smooth impacts” Ann Rev Contr, 13-21, 2004
[35] A.Tornambé. L.Menini, F.Martinella “Reconstructibility and observer design for linear mechanical systems unobservable in absence of impacts” ASME J Dyn Sys Meas Cont, 2003
[36] C.T.Leondes “Biomechanical Systems: Techniques and Applications”, vol. 1, CRC Press, 2004
[37] C.Rush “Crash testing part 2: Predicting human injury with computerized dummies” Int J Trauma Nurs, 91-94, 2000
[38] M.L.Visinsky, J.R.Cavallaro, I.D.Walker "A dynamic fault tolerance framework for remote robots” IEEE Tr Rob Aut, 477-490, 1995
[39] W.E.Dixon, I.D.Walzer et al "Fault detection for robot manipulators with parametric uncertainty: A prediction-error-based approach" IEEE Tr Rob Aut, 689-699, 2000
[40] A.De Luca, R.Mattone "Actuator failure detection and isolation using generalized momenta" ICRA, 634-639, 2003
[41] A.De Luca, R.Mattone "Sensorless collision detection and hybrid force/motion control" ICRA, 2005
[42] B.Siciliano, L.Villani, Robot Force Control, Kluwer, 1999
[43] N.Hogan "Impedance control: An approach to manipulation" ASME J Dyn Sys Meas Cont, 1-24, 1985
[44] T.Yoshikawa "Dynamic hybrid position/force control of robot manipulators - Description of hand constraints and calculation of joint driving force" IEEE J Rob Aut, 386-392, 1987
[45] S.Hutchinson, G.D.Hager, P.I.Corke "A tutorial on visual servo control", IEEE Tr Rob Aut, 651-670, 1996
[46] B.Espiau, F.Chaumette, P. Rives "A new approach to visual servoing in robotics" IEEE Tr Rob Aut, 313-326, 1992
[47] W.J.Wilson, C.W.Hulls, G.Bell "Relative end-effector control using cartesian position based visual servoing" IEEE Tr Rob Aut, 684-696, 1996
[48] E.Malis, F.Chaumette, S.Boudet "2 1/2D visual servoing" IEEE Tr. Rob Aut, 234-246, 1999
[49] J.Baeten, J.De Schutter. Integrated Visual Servoing and Force Control. The Task Frame Approach. STAR 8, Springer, 2004
[50] B.J.Nelson, J.Morrow, P.K.Khosla "Fast stable contact transitions with a stiff manipulator using force and vision feedback" IROS, 90-95, 1995
[51] J.Baeten, H.Bruyninckx, J.De Schutter "Tool/camera configurations for eye-in-hand hybrid vision/force control" ICRA, 1704-1709, 2002
[52] G.Morel, E.Malis, S.Boudet "Impedance based combination of visual and force control" ICRA, 1743-1748, 1998
[53] D.M.Ebert, D.D.Henrich "Safe human-robot cooperation: Image-based collision detection for industrial robots" IROS, 1826-1831, 2002

Testo inglese

In the framework of anthropic robotics [1-4], we focus on the mechanical design and control of intrinsically compliant manipulators, on dextrous robot hands with compliance, on dynamic modeling of human-robot impacts, on detection of actuator faults and link collisions, and on the use of external sensors for control of motion and interaction force.

Intrinsically compliant robot manipulators

Conventional rigid robots do not satisfy safety requirements in anthropic environments due to their large inertia and high constructive stiffness. The inherent danger for humans due to unexpected robot collisions is alleviated by drastically increasing sensorization (e.g., using proximity-sensitive skins [5,6]) and by using impedance control during physical interaction. Apart from costs of additional sensing, there are intrinsic bandwidth restrictions for any digital controller so that a rigid, heavy robot cannot behave gently and safely.



Fig. 1: Lightweight robot DLR III



Fig. 2: Cable-driven robot Dexter

Safety considerations have brought to new generations of robots with low inertia and structural compliance (Whole-Arm Manipulator (WAM) [7] or DLR lightweight robot series [8]). Suitable force control laws have been developed for such arms in safety-critical applications [9,10]. The introduced mechanical compliance in the joints dynamically decouples the actuator's rotor inertia from that of the links when an impact occurs. Indeed, compliant transmissions negatively affect robot settling times, although suitable actuation and control can compensate for this [11].


Fig. 3: The DM2 concept design of Stanford

Such an intrinsic compliance (often modeled as concentrated at the robot joints [12]) leads to inaccurate end-effector positioning and vibratory motion. For robots with elastic joints, the design of advanced control techniques that include elastic information allows to obtain performance similar to that of rigid robots. Control laws have been developed for regulation [13] and trajectory tracking tasks [14]. When the robot is in contact with the environment, force control [15] and Cartesian compliance schemes [16] have been proposed.

A different mechanical/control co-design, the Variable Impedance Approach (VIA), has been introduced in [17], developing new actuation systems so as to trade off safety for unexpected collisions with dynamic performance during free motion. This approach relies on varying the mechanical impedance of the robot actuation subsystem "on the fly". The optimal strategy for a safe VIA mechanism imposes high impedance at low velocities and low impedance at high velocities. The general VIA concept can be implemented by different mechanisms, e.g. by antagonistic arrangements emulating human limbs ([18,19]).


Fig. 4: The SoftArm robot with variable impedance actuation of Centro Piaggio

For compliant robots with double actuation, feedback control is still an open problem [20]. The main idea is to control simultaneously the Cartesian motion (that should be accurate as long as free motion occurs) and the transmission compliance (to be modulated in the anticipation of a possible collision). This leads also to the comined problem of optimally planning minimum time motions. constrained by a maximum value of a severity index of collision [21].

Robotic hands with anthropomorphic characteristics

The end-effector is the main device through which a robot interacts with the external environment. For applications in which a physical interaction with humans occurs, a robot end-effector that works and looks like a human hand can provide the necessary dexterity and be easily programmed or tele-operated by reproducing movements of the human hand. Moreover, a fully anthropomorphic design can make a robot hand more friendly and more acceptable to humans (a warm and gentle hand-shake let the users feel such machines much closer to them).

From the pioneering work of Okada and Salisbury [22,23], through the well-known Utah Hand [24], we arrived nowadays to many projects that represent the state-of-the-art (DLR Hand [25], GIFU Hand [26], and the NASA Robonaut Hand [27]). Most available dexterous hands have still severe drawbacks: great complexity and poor reliability, excessive size and weight, limited integrations of sensors and unsatisfactory control schemes. Moreover these hands have a low surface compliance resulting in poor conformability of fingertips and pulps.
Instead, soft external tissues and a considerable amount of structural compliance allow adaptability and stability of the human hand grasp, enhancing its intrinsic safety in any activity [28].


Fig. 5: A finger with elastic joints for the UBH III hand

The research group UNIBO has been among the first to explicitly address the design of robotic anthropomorphic hands with adequate structural and surface compliance. Since 2001, novel design solutions have been proposed using compliant structures and thick compliant layers. The design has evolved towards articulated fingers with endoskeletal structure of phalanges joined by elastic hinges made of parallel close-wound springs, with a continuous cover of thick visco-elastic layers [29,30]. Such approach has given interesting and very promising results and prototypes [31,32].

Dynamic modeling of human-robot impacts

Although modeling and control of robots subject to impacts with other mechanical structures are well developed [33,34,35], a reliable dynamic model for general types of physical human-robot interaction is still unavailable. Simulation of impact events between human and robot and evaluation of the associated biomechanical response to impulsive loads play a key role in understanding the human injury mechanisms. A human body model [36,37] can provide a mathematical basis for establishing injury criteria to be used in the mechanical and control design for dependable robots. A complete experimental validation of such a model would require the combined measures of force, acceleration, displacement, stress, and strain to be related to impact severity.

Fault diagnosis and collision detection

Another safety concern during physical human-robot interaction is the on-line handling faults that may affect robot actuators and/or sensors. In tackling fault tolerance, two phases are identified [38]: a diagnostic phase, when the fault is detected and isolated (FDI), and a supervision phase, in which a fault tolerant control is activated by the identified fault. Effective solutions are available for the FDI problem of actuators in rigid robots [39,40]. It is also interesting to note that a collision can be seen as a particular fault acting on the robot. In the lack of extra sensors, collision detection should be based only on commanded inputs and on the robot joint position and velocity sensors. Preliminary results on sensor-less collision detection for a rigid robot are described in [41].

Exteroceptive sensor-based control of robot motion and interaction

Vision and force are robot sensory capabilities of complementary nature for acquiring information on the external environment. The former provides global information on the surrounding environment (e.g., for obstacle avoidance), the latter yields data local to the end-effector. Thus, vision and force can be combined so as to yield a collision-free motion and a safe contact interaction between robot and humans. Research on sensor-based control schemes was carried out along two distinct avenues: interaction control algorithms based on force sensing [42], such as impedance [43] or hybrid force/velocity control [44], and motion control based on "visual servoing" [45], with "image-based" [46], "position-based" [47], or hybrid techniques [48].

Fusion of force and vision seems to be very natural, but their integration in a control algorithm is not easy because the sensed quantities have different dimensions and no common representation [49]. In simple cases, the two sensors can be used in alternative, during different phases of the task to be performed. It has been shown that, with the combined use of visual and touch feedback, stable and fast contact transitions can be realized easily [50]. Another possibility for a combined use is hybrid force/vision control: the task frame concept allows a decomposition into force, velocity, and visual control subspaces [51]. In [52], a controller is given by an outer visual servoing loop that provides the position reference to an inner impedance control loop based on force measures. Such techniques can be employed to prevent (using vision) accidental contact with human users as well as to recognize and safely handle occurred contacts (by means of a force sensor at the robot wrist [53].

[1] O.Khatib, K.Yokoi et al. "Robots in human environments: Basic autonomous capabilities" Int J Rob Res, 684-696, 1999
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[19] A.Bicchi, G.Tonietti "Design, realization and control of a passively compliant robot for intrinsic safety" 2nd IARP/IEEE Work Tech Chall Dependable Robots in Human Environments, 2002
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[22] T.Okada “Computer control of multijointed finger system for precise object handling” Int Trend Man Tech - Robot Grippers, 391-417, 1986
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[36] C.T.Leondes “Biomechanical Systems: Techniques and Applications”, vol. 1, CRC Press, 2004
[37] C.Rush “Crash testing part 2: Predicting human injury with computerized dummies” Int J Trauma Nurs, 91-94, 2000
[38] M.L.Visinsky, J.R.Cavallaro, I.D.Walker "A dynamic fault tolerance framework for remote robots” IEEE Tr Rob Aut, 477-490, 1995
[39] W.E.Dixon, I.D.Walzer et al "Fault detection for robot manipulators with parametric uncertainty: A prediction-error-based approach" IEEE Tr Rob Aut, 689-699, 2000
[40] A.De Luca, R.Mattone "Actuator failure detection and isolation using generalized momenta" ICRA, 634-639, 2003
[41] A.De Luca, R.Mattone "Sensorless collision detection and hybrid force/motion control" ICRA, 2005
[42] B.Siciliano, L.Villani, Robot Force Control, Kluwer, 1999
[43] N.Hogan "Impedance control: An approach to manipulation" ASME J Dyn Sys Meas Cont, 1-24, 1985
[44] T.Yoshikawa "Dynamic hybrid position/force control of robot manipulators - Description of hand constraints and calculation of joint driving force" IEEE J Rob Aut, 386-392, 1987
[45] S.Hutchinson, G.D.Hager, P.I.Corke "A tutorial on visual servo control", IEEE Tr Rob Aut, 651-670, 1996
[46] B.Espiau, F.Chaumette, P. Rives "A new approach to visual servoing in robotics" IEEE Tr Rob Aut, 313-326, 1992
[47] W.J.Wilson, C.W.Hulls, G.Bell "Relative end-effector control using cartesian position based visual servoing" IEEE Tr Rob Aut, 684-696, 1996
[48] E.Malis, F.Chaumette, S.Boudet "2 1/2D visual servoing" IEEE Tr. Rob Aut, 234-246, 1999
[49] J.Baeten, J.De Schutter. Integrated Visual Servoing and Force Control. The Task Frame Approach. STAR 8, Springer, 2004
[50] B.J.Nelson, J.Morrow, P.K.Khosla "Fast stable contact transitions with a stiff manipulator using force and vision feedback" IROS, 90-95, 1995
[51] J.Baeten, H.Bruyninckx, J.De Schutter "Tool/camera configurations for eye-in-hand hybrid vision/force control" ICRA, 1704-1709, 2002
[52] G.Morel, E.Malis, S.Boudet "Impedance based combination of visual and force control" ICRA, 1743-1748, 1998
[53] D.M.Ebert, D.D.Henrich "Safe human-robot cooperation: Image-based collision detection for industrial robots" IROS, 1826-1831, 2002

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13 - Articolazione del Progetto e tempi di realizzazione


Testo italiano

Il programma di ricerca si articola in quattro fasi che prevedono il seguente impegno finanziario complessivo:

Fase 1: Durata 6 mesi, Costo 99.000 Euro
Fase 2: Durata 6 mesi, Costo 104.000 Euro
Fase 3: Durata 6 mesi, Costo 111.000 Euro
Fase 4: Durata 6 mesi, Costo 97.000 Euro

Nelle prime due fasi sono previste acquisizioni di hardware (telecamere e organi di presa, UNINA; sensori multipli per la valutazione degli impatti, UNIROMA2; attuatori e sensori di moto, UNIPI; componentistica per end-effector, UNIBO) e l'aggiornamento hw/sw di robot disponibili (UNIROMA1).

L'attività di ricerca è organizzata in quattro temi interagenti: MECC (meccanica), SENS (sensori), PLAN (pianificazione) e CONT (controllo), secondo le sottotematiche illustrate nella figura seguente.


Fig. 6: Interazioni tra i temi di ricerca

I quattro temi rappresentano altrettante competenze di base necessarie al raggiungimento degli obiettivi del progetto. Le Unità partecipano ai diversi temi con contributi illustrati nel dettaglio nei rispettivi moduli B.

I titoli locali dei progetti di ricerca delle singole Unità sono:

UNIBO: Sviluppo di una nuova generazione di end effectors robotici in grado di migliorare la sicurezza e le prestazioni nella interazione robot-utente

UNINA: Controllo in forza e visuale per l'interazione sicura tra robot e esseri umani

UNIPI: Progetto, sviluppo e controllo di meccanismi ad impedenza variabile per robot ad alte prestazioni in interazione diretta e sicura con l'uomo

UNIROMA1: Sistemi di controllo orientati alla sicurezza nel contatto fisico tra robot cedevoli ed utenti

UNIROMA2: Caratterizzazione e riconoscimento in tempo reale dell'impatto tra uomo e robot

Qui di seguito si illustrano gli aspetti essenziali delle partecipazioni delle Unità ai singoli temi, ripartite in fasi di svolgimento del progetto.

Tema: MECC
Coordinamento: UNIBO
Unità impegnate: UNIBO, UNIPI, UNIROMA2

Fase 1

- Analisi dello stato dell'arte sulle metodologie di progetto atte a garantire sicurezza e prestazioni per robot che interagiscono con operatori umani (UNIPI).

- Determinazione della struttura e delle proprietà meccaniche e biologiche del corpo umano con riferimento a sollecitazioni di tipo impulsivo e sviluppo di un modello matematico (UNIROMA2).

- Definizione funzionale e costruttiva di cerniere elastiche ad 1 e 2 gradi di libertà per mani robotiche, con caratterizzazione dei parametri di cedevolezza primari e secondari attraverso modellazione ed analisi numerica e sperimentale (UNIBO).

- Progetto concettuale di sistema tendineo di tipo reticolare con tendini antagonisti; modellazione del comportamento tendine-guaina in presenza di compliance di entrambi (UNIBO).

Fase 2

- Progetto di attuatori ad impedenza variabile con prestazioni e intervallo di variazione di impedenza ottimizzati (UNIPI).

- Caratterizzazione di strutture cedevoli polpastrelli robotici (endoscheletro rigido, strato ipodermico visco-elastico, strato superficiale elastico) nel comportamento statico (azioni normali e tangenziali) e dinamico (sollecitazioni impulsive e cicliche), con valutazione della capacità di smorzamento interno (UNIBO).

Fase 3

- Progetto e realizzazione di prototipi di attuatori ad impedenza variabile (UNIPI).

- Progetto e realizzazione prototipale di un braccio meccanico a più gradi di libertà a impedenza variabile (UNIPI).

- Sviluppo, allestimento e caratterizzazione funzionale di un prototipo di organo di presa, secondo quanto sviluppato nelle prime due fasi: definizione progettuale, implementazione del prototipo, definizione e sviluppo di metodologie per la valutazione della “safe interaction” (UNIBO).

Fase 4

- Validazione sperimentale dell'approccio a impedenza variabile nel garantire sicurezza e prestazioni utilizzando il robot a più gradi di libertà realizzato (UNIPI).

- Valutazione sperimentale del comportamento dell'organo di presa e dell'influenza dei parametri di cedevolezza superficiale e strutturale sulla riduzione dei rischi nell'interazione con l'uomo (UNIBO).

Tema: SENS
Coordinamento: UNIROMA2
Unità impegnate: UNIBO, UNINA, UNIROMA2

Fase 1

- Definizione di tecniche di stima del moto di oggetti basata su misure visive per il caso di telecamere montate sull'organo terminale del manipolatore e di una telecamera fissa ed una montata sull'organo terminale (UNINA).

Fase 2

- Estensione della tecnica di stima del moto di oggetti al caso di utilizzo di altri elementi salienti dell'immagine e al caso di conoscenza parziale del modello (UNINA).

- Sviluppo di sensori integrati nella struttura della mano robotica: definizione concettuale, dimensionamento e implementazione prototipale dei singoli moduli sensoriali (UNIBO).

-Validazione sperimentale del modello bio-meccanico del corpo umano sviluppato in MECC e suo impiego nella definizione di criteri/parametri di tolleranza ad impatti (UNIROMA2).

Fase 3

- Analisi dei sistemi sensoriali proposti nella letteratura scientifica per il riconoscimento in tempo reale dell'impatto (UNIROMA2).

- Progettazione e realizzazione propotipale di sistemi sensoriali adatti al riconoscimento di impatti del robot con il corpo umano in un tempo sufficientemente breve tale da ridurre al minimo gli effetti dell'esposizione all'impatto (UNIROMA2).

Fase 4

- Sperimentazione delle tecniche per la stima del moto di oggetti con misure visive (UNINA).

- Validazione sperimentale del prototipo del sistema sensoriale per impatti robot-operatore sviluppato in precedenza (UNIROMA2).

Tema: PLAN
Coordinamento: UNIPI
Unità impegnate: UNIPI, UNIROMA1

Fasi 1 e 2

- Estensione della pianificazione ottima di traiettorie in velocità e impedenza a meccanismi a più gradi di libertà a impedenza variabile (UNIPI).

Fase 3

- Pianificazione di leggi orarie e di traiettorie di cedevolezza ottimali rispetto ad indici di severità di urti occasionali (UNIROMA1).

Fase 4

- Integrazione dei pianificatori negli schemi di controllo di robot a cedevolezza variabile (UNIPI, UNIROMA1).

Tema: CONT
Coordinamento: UNINA
Unità impegnate: UNINA, UNIPI, UNIROMA1, UNIROMA2

Fase 1

- Aggiornamento dello stato dell'arte sul controllo con uso integrato di sensori di forza e visione, sulla modellistica e controllo di sistemi robotici con cedevolezza variabile, e sugli algoritmi di diagnosi dei guasti nei sistemi meccanici nonlineari (UNINA, UNIROMA1).

- Definizione di tecniche di controllo per manipolatori con giunti elastici che garantiscano cedevolezza attiva, basate su misure di forza (UNINA).

Fase 2

- Definizione di tecniche per il controllo del moto di robot con giunti elastici con assorbimento di urti e per il controllo simultaneo di moto/cedevolezza (UNIPI, UNIROMA1).

- Estensione delle tecniche di diagnosi di guasti al rilevamento, in assenza di sensorizzazione supplementare, di urti del manipolatore in punti generici della struttura (UNIROMA1).

- Definizione di tecniche di "visual servoing" basate sulla posizione e di tecniche ibride (UNINA).

Fase 3

- Integrazione delle tecniche di rilevamento di urti con quelle di controllo del moto (e della cedevolezza) del robot, per il recupero di configurazioni di sicurezza (UNIROMA1).

- Metodi algoritmici per il riconoscimento automatico di guasti dei sensori propriocettivi di robot (UNIROMA1).

- Definizione di architetture di controllo multi-livello e di tecniche con uso integrato di forza e visione basate sul controllo parallelo o di impedenza, in particolare per robot con giunti elastici (UNINA).

Fase 4

- Validazione sperimentale degli algoritmi di diagnosi di guasti, degli schemi di riconoscimento di collisione e del relativo controllo orientato alla sicurezza sui robot disponibili presso le Unità (UNINA, UNIROMA1, UNIROMA2).

- Sperimentazione degli algoritmi di "visual servoing" e di controllo dell'interazione con uso integrato di forza e visione (UNINA).

- Validazione sperimentale del controllo simultaneo di moto/cedevolezza su un prototipo di robot VIA (UNIPI, UNIROMA1).

Testo inglese

The research program is implemented according to four temporal phases, each with the following duration and total cost:

Phase 1: Duration 6 months, Cost 99.000 Euro
Phase 2: Duration 6 months, Cost 104.000 Euro
Phase 3: Duration 6 months, Cost 111.000 Euro
Phase 4: Duration 6 months, Cost 97.000 Euro

During the first two phases, some hardware will be acquired (cameras and gripping units, UNINA; multiple sensors for evaluation of impact phenomena, UNIROMA2; actuators and motion sensors, UNIPI; components for smart end-effectors, UNIBO) or there will be an hw/sw update of existing robot devices (UNIROMA1).

The research activities are organized in four interacting work packages: MECC (mechanics), SENS (sensing), PLAN (planning), and CONT (control). These include connecting research topics, as shown in the following picture.


Fig. 6: Interaction among work packages

Each work package represents a basic competence needed to reach the goal of a safe physical human-robot interaction. The research Units will contribute to different work packages, as described in detail in their B forms.

The titles of the local research activities performed by the single Units are:

UNIBO: Development of a new generation of robotic end-effectors for enhanced safety in human-robot interaction

UNINA: Force and visual control for safe human-robot interaction

UNIPI: Design, realization and control of variable impedance mechanisms for high-performance and safe physical human-robot interaction

UNIROMA1: Safe-oriented control systems for tasks involving physical contact between humans and compliant robots

UNIROMA2: Characterization and real-time recognition of the human-robot impact

Hereafter, we summarize the participation and scientific contribution of each Unit to the four work packages of the research program, divided into temporal phases.

Work package: MECC
Coordination: UNIBO
Units involved: UNIBO, UNIPI, UNIROMA2

Phase 1

- Analysis of the state-of-art focused to both control and design methodologies conceived to guarantee safety and performance during physical Human-Robot Interaction tasks (UNIPI).

- Determination of structure and properties of the human body regarded as a biomechanical system subject to impulsive inputs and associated mathematical modeling (UNIROMA2).

- Design of elastic hinges with one and two degrees of freedom for dexterous robotic hands, with special emphasis on characterization of compliance parameters by means of numerical and experimental analysis (UNIBO).

- Conceptual design of a tendon system with a net of antagonistic tendons; modeling of static and dynamic behavior of the tendon-sheath system in presence of compliance of both elements (UNIBO).

Phase 2

- Analytical study concerning the design of compact variable impedance actuators, optimizing both performance and allowed range of impedance variation (UNIPI).

- Investigation of alternative structures for soft robotic fingertips and pads (composed of an internal rigid core, a hypodermal intermediate layer, and an external skin layer) in terms of static behavior (under normal/tangential loads) and dynamic behavior under impulsive or cyclic loads (tests of conformability and shape recovery), with determination of their internal damping capacity (UNIBO).

Phase 3

- Design and realization of prototypes of Variable Impedance Actuators (UNIPI).

- Design and realization of an n-degrees-of-freedom variable impedance robot arm (UNIPI).

- Development and functional characterization of a compliant hand prototype integrating the results of the first two phases: design and prototype implementation, development of methods for evaluation of performance and safety in interaction (UNIBO).

Phase 4

- Experimental validation of the safety and performance characteristics of the n-degrees-of-freedom robot arm realized in the phase [Ph3b] during pHRI tasks (UNIPI).

- Experimental evaluation of the robotic hand, with special emphasis on grasping and manipulation capability and on safety in human interaction as a consequence of its compliance (UNIBO).

Work package: SENS
Coordination: UNIROMA2
Units involved: UNIBO, UNINA, UNIROMA2

Phase 1

- Definition of techniques for the estimation of the object motion using cameras mounted on the end-effector or one camera mounted on the end effector and one fixed camera (UNINA).

Phase 2

- Extension of the motion estimation technique to the case of use of different image features and to the case of partial knowledge of the object motion (UNINA).

- Development of sensors integrated into the hand structure: conceptual and embodiment design, prototype set up, and testing (UNIBO).

- Experimental validation of the bio-mechanical model of the human body (developed in MECC), and its use for the definition of tolerance criteria to impact exposure (UNIROMA2).

Phase 3

- Analysis of the sensor systems proposed in the literature for the real-time impact detection of a robot with a human body (UNIROMA2).

- Design and realization of prototype sensor systems for robot-human impact detection in a time sufficiently short to reduce at minimum the effects of impact exposure (UNIROMA2).

Phase 4

- Experimental validation of the estimation techniques of the object motion based on visual measurements (UNINA).

- Experimental validation of the previously developed sensor system prototype for robot-human impact detection (UNIROMA2).

Work package: PLAN
Coordination: UNIPI
Units involved: UNIPI, UNIROMA1

Phases 1 and 2

- Extension of the optimal control planning of trajectories in both velocity and impedance to variable impedance n-degrees-of-freedom robot arms (UNIPI).

Phase 3

- Optimal planning of motion timing laws and of variable robot compliance with respect to severity indices of potential collisions (UNIROMA1).

Phase 4

- Integration of the motion/impedance trajectory planners in control schemes for robots with variable impedance (UNIPI, UNIROMA1).

Work package: CONT
Coordination: UNINA
Units involved: UNINA, UNIPI, UNIROMA1, UNIROMA2

Phase 1

- Update of the state of the art on control of robots with integration of force and vision, on modeling and control of robotic devices with variable actuation/transmission compliance, and on methods for fault diagnosis in nonlinear mechanical systems (UNINA, UNIROMA1).

- Design of control techniques for manipulators with elastic joints that guarantee active compliance using force measurements (UNINA).

Phase 2

- Design of control techniques for robots having elastic joints with collision absorption capabilities, and for the simultaneous motion/compliance robot control (UNIPI, UNIROMA1).

- Extension of robot fault diagnosis techniques to the sensorless detection and localization of robot collisions at generic link points (UNIROMA1).

- Design of position-based and hybrid visual servoing techniques (UNINA).

Phase 3

- Integration of robot collision detection schemes within feedback controllers for robot motion and for simultaneous motion/compliance control, aimed at recovering a safe manipulator configuration (UNIROMA1).

- Nonlinear methods for detection and isolation of faults in sensors measuring the internal state of a robotic system (UNIROMA1).

- Design of a multi-layer control architecture and of control laws integrating force and vision based on parallel control and on impedance control, with special emphasis on robots with elastic joints (UNINA).

Phase 4

- Experimental validation of fault diagnosis techniques, collision detection schemes, and of safety-oriented control laws on the robots available at the various Units of SICURA (UNINA, UNIROMA1, UNIROMA2).

- Experimentation of visual servoing and of control algorithms with force and vision integration during human-robot interaction (UNINA).

- Experimental validation of simultaneous motion/compliance control laws on the developed VIA prototype arm (UNIPI, UNIROMA1).

Last updated: October 11, 2008
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