Die von Forschenden des DFKI zur IROS 2022 eingereichten Beiträge befassen sich mit unterschiedlichen Fragestellungen zum Design und zur Bewegungssteuerung von Robotersystemen. Der Beitrag "Co-optimization of Acrobot Design and Controller for Increased Certifiable Stability" beschäftigt sich mit der Frage, wie die Stabilität von unteraktuierten Robotern durch gleichzeitige Optimierung des Roboterdesigns und der Steuerungsparameter verbessert werden kann.
Eine neuartige Methode zur Formalisierung von Roboterbewegungen anhand musikalischer Tänze, welche die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sowohl in der Simulation als auch auf dem humanoiden Roboter RH5 demonstrieren, wird in dem Beitrag "Robot Dance Generation with Music Based Trajectory Optimization" beschrieben. Dieser wurde auch als Finalist für den IROS Best Entertainment and Amusement Paper Award ausgewählt.
In dem Paper "Modular and Hybrid Numerical-Analytical Approach – A Case Study on Improving Computational Efficiency for Series-Parallel Hybrid Robots" stellen DFKI-Forschende unter anderem eine Fallstudie zur Anwendung eines modularen und hybriden numerisch-analytischen Ansatzes zur Modellierung und Steuerung von seriell-parallelen Hybridrobotern vor.
Einem Thema aus dem Bereich der Weltraumrobotik widmen sich Forscher verschiedener Forschungsinstitute, darunter auch das DFKI, in dem Beitrag "Trajectory Optimization and Following for a Three Degrees of Freedom Overactuated Floating Platform". Darin präsentieren sie eine Regelungsarchitektur zur Trajektorienoptimierung und -verfolgung für eine schwebende Plattform im ORGL Orbital Robotics and GNC Lab (ORGL) der Europäischen Weltraumorganisation (ESA).
Die akzeptierten Paper im Einzelnen:
1. Lasse Maywald, Felix Wiebe, Shivesh Kumar, Mahdi Javadi, Frank Kirchner, Co-optimization of Acrobot Design and Controller for Increased Certifiable Stability, In: 2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS).
Zusammenfassung:
Im Gegensatz zu vollaktuierten Systemen ist bei der Regelung von unteraktuierten Robotern der Einsatz passiver Dynamik erforderlich, um die Steuerungsziele zu erreichen. Daher besteht eine stärkere Interdependenz zwischen den Designparametern des Roboters und der Leistung des geschlossenen Regelkreises. Es ist bekannt, dass ein Akrobot eine instabile aufrechte Haltung einnimmt und ein linearer Regler besser funktioniert, wenn die Trägheit des zweiten Glieds größer ist als die des ersten Glieds. In diesem Beitrag wird ein neuartiger Ansatz für die Ko-Optimierung von Roboterdesign und Reglerparametern vorgeschlagen, um die zertifizierbare Stabilität zu erhöhen, die mit Hilfe der Analyse der Anziehungszone erzielt wird. Insbesondere wird das Problem der Ko-Optimierung eines Gymnastik-Akrobatik-Roboters erörtert, bei dem die Konstruktion und der Regler so optimiert werden, dass ein großer Anziehungsbereich (ROA) entsteht, wobei die Dynamik des geschlossenen Regelkreises eines nichtlinearen Systems berücksichtigt wird, das durch einen linearen quadratischen Regler (LQR) stabilisiert wird. Die Ergebnisse werden durch umfangreiche Simulationen der Dynamik des geschlossenen Regelkreises des Akrobaten validiert.
Preprint DOI: 10.13140/RG.2.2.36436.07043
2. Melya Boukheddimi, Daniel Harnack, Shivesh Kumar, Rohit Kumar, Shubham Vyas, Octavio Arriaga, Frank Kirchner, Robot Dance Generation with Music Based Trajectory Optimization. In: 2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS).
Zusammenfassung:
In jüngster Zeit hat sich die Mensch-Roboter-Interaktion auf den Alltag ausgeweitet, wobei ein besonderer Fokus auf natürliche Interaktionen gelegt werden muss. Da musikalisches Tanzen ein allgegenwärtiges Phänomen in der menschlichen Gesellschaft ist, hat die Fähigkeit von Robotern, zu tanzen, in letzter Zeit großes Forschungsinteresse hervorgerufen. In diesem Beitrag stellen wir eine neuartige Formalisierung des musikalischen Tanzes als Planung und Steuerung optimal getimter Aktionen auf der Grundlage von Taktzeiten und zusätzlicher Extraktion von Musikmerkmalen vor. Wir demonstrieren die Anwendung dieser Formulierung in drei verschiedenen Varianten: Nachahmung einer vordefinierten Choreographie, Improvisation einer menschlichen Choreographie und automatische Generierung einer neuen Choreographie. Unsere Methode wurde an vier verschiedenen Musikstücken validiert, sowohl in der Simulation als auch an einem realen Roboter, dem humanoiden Oberkörperroboter RH5 Manus.
Preprint DOI: 10.13140/RG.2.2.29096.03845
3. Rohit Kumar, Shivesh Kumar, Andreas Mueller, Frank Kirchner, Modular and Hybrid Numerical-Analytical Approach - A Case Study on Improving Computational Efficiency for Series-Parallel Hybrid Robots. In: 2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS).
Zusammenfassung:
Die Modellierung von Mechanismen mit geschlossenem Regelkreis ist eine Notwendigkeit für die Steuerung und Simulation verschiedener Systeme und stellt eine große Herausforderung für Algorithmen der Starrkörperdynamik dar. Die Lösung der Vorwärts- und Rückwärtsdynamik für solche Systeme erfordert die Auflösung von Schleifenschließungsbeschränkungen, die oft durch numerische Verfahren gelöst werden. Dies stellt eine zusätzliche Belastung für diese Algorithmen dar, da sie die Schleifenschlussfehler stabilisieren und kontrollieren müssen. Um dieses Problem zu vermeiden, werden analytische Lösungen für häufig untersuchte parallele Mechanismen bevorzugt. Dieses Papier hat zwei Beiträge: Erstens wird eine Fallstudie über einen modularen und hybriden numerisch-analytischen Ansatz zur Modellierung und Steuerung von serienparallelen Hybridrobotern vorgestellt, die einer großen Anzahl holonomer Beschränkungen unterliegen. Der Ansatz nutzt die Modularität des Roboterdesigns, um die analytische Schließung von Schleifen für die bekannten Teilmechanismen und die numerische Schließung von Schleifen für Teilmechanismen, für die keine analytischen Lösungen verfügbar sind, zu kombinieren. Dies bietet einen Vorteil gegenüber rein numerischen Ansätzen in Bezug auf die Recheneffizienz. Zweitens wird eine Anpassung des Constraint Embedding-Ansatzes im Articulated Body Algorithm (ABA) vorgestellt, die einen rekursiven Algorithmus in Minimal-Koordinaten zur Berechnung der Vorwärtsdynamik von serienparallelen Hybridsystemen liefert. Die vorgeschlagene Modifikation macht sich die Lie-Gruppen-Formulierungen zunutze und ermöglicht eine einfache Implementierung der rekursiven Vorwärtsdynamik eingeschränkter Systeme in modernen Mehrkörpersolvern.
Preprint DOI: 10.13140/RG.2.2.10431.38565
4. Anton Bredenbeck, Shubham Vyas, Martin Zwick, Dorit Borrmann, Miguel A. Olivares-Mendez, und Andreas Nuechter. "Trajectory Optimization and Following for a Three Degrees of Freedom Overactuated Floating Platform".
In: 2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS).
Zusammenfassung:
Anwendungen der Weltraumrobotik, wie z.B. Active Space Debris Removal (ASDR), erfordern repräsentative Tests vor dem Start. Ein häufig genutzter Ansatz zur Emulation der Mikrogravitationsumgebung im Weltraum sind luftgelagerte Plattformen auf ebenen Böden, wie das Orbital Robotics and GNC Lab (ORGL) der Europäischen Weltraumorganisation. In dieser Arbeit wird eine Steuerungsarchitektur für eine schwimmende Plattform im ORGL vorgeschlagen, die mit acht Magnetventil-basierten Triebwerken und einem Reaktionsrad ausgestattet ist. Die Regelungsarchitektur besteht aus zwei Hauptkomponenten: einem Trajektorienplaner, der optimale Trajektorien zwischen zwei Zuständen findet, und einem Trajektorienfolger, der jeder physikalisch machbaren Trajektorie folgt. Der Regler wird zunächst im Rahmen einer eingeführten Simulation evaluiert, wobei in einem Monte-Carlo-Test eine 100-prozentige Erfolgsquote beim Finden und Verfolgen von Flugbahnen zum Ursprung erzielt wird. Einzelne Trajektorien werden auch vom physikalischen System erfolgreich verfolgt. In dieser Arbeit zeigen wir die Fähigkeit des Reglers, Störungen zu unterdrücken und einer geradlinigen Flugbahn innerhalb von zehn Zentimetern zu folgen.
Preprint: https://robotik.informatik.uni-wuerzburg.de/telematics/download/iros2022_2.pdf
Kontakt:
Dr. rer. nat. Shivesh Kumar
DFKI Robotics Innovation Center
Teamleiter Mechanics & Control
E-Mail: shivesh.kumar[at]dfki.de