Incremental kinesthetic teaching of end-effector and null-space motion primitives
Incremental kinesthetic teaching of end-effector and null-space motion primitives
复制标题
末端执行器和零空间运动基元的增量动觉教学
DOI：
10.1109/icra.2015.7139694
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Saveriano
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Saveriano
在本文中，我们提出了一个统一的方法来教和迭代优化末端执行器和零空间运动。因此，机器人可以被教导利用其所有的自由度（DoF）来适应新的动态场景。为了实现这一目标，我们提出了一种增量学习方法的框架动觉教学的基础上，多优先级运动控制器，所谓的任务转换控制（TTC）。学习算法负责技能获取和技能的增量更新。在实时水平上，末端执行器和零空间运动原语，以及物理指导被认为是优先任务。这些任务之间的转换以及它们的插入和移除由TTC根据指定的转换参数来管理。这允许引入定制的任务，其保证在动觉教学期间对所施加的外力的适当且平滑的响应。在7自由度KUKA轻型机械臂上的实验结果表明了该方法的有效性。
In this paper, we propose a unified approach to teach and iteratively refine both end-effector and null-space movements. Hence, the robot can be taught to make use of all its degrees-of-freedom (DoF) to adapt its behavior to new dynamic scenarios. In order to achieve this goal we propose an incremental learning approach in a framework of kinesthetic teaching based on a multi-priority kinematic controller, the so-called Task Transition Control (TTC). The learning algorithm is responsible for skill acquisition and their incremental update. On the real-time level, end-effector and null-space motion primitives, as well as the physical guidance are considered as prioritized tasks. The transitions among these tasks and their insertion and removal are managed by the TTC according to the specified transition parameters. This allows to introduce a customized task which guarantees a proper and smooth response to the applied external forces during the kinesthetic teaching. Experimental results on a 7 DoF KUKA lightweight manipulator show the effectiveness of the proposed approach.
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