Parameter identification and modeling of contact properties for robotic applications

Arevalo Reggeti, Juan Carlos (2017). Parameter identification and modeling of contact properties for robotic applications. Tesis (Doctoral), E.T.S.I. Industriales (UPM). https://doi.org/10.20868/UPM.thesis.45476.

Descripción

Título: Parameter identification and modeling of contact properties for robotic applications
Autor/es:
  • Arevalo Reggeti, Juan Carlos
Director/es:
  • Garcia Armada, Elena
Tipo de Documento: Tesis (Doctoral)
Fecha: 2017
Materias:
Escuela: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Departamento: Automática, Ingeniería Electrónica e Informática Industrial [hasta 2014]
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

The sense of touch is especially important in task performance in unstructured environments. Many of the tasks we perform normally would be problematic, if not impossible, without sensory information of this type. Daily tasks that we take for granted, such as chewing or walking require the use of tactile information (pressure, exerted force, etc.) to be done. Thus, it is logical to think that in order to build robots capable of performing tasks in unstructured environments, it is necessary to provide them with the same information. A research area that would benefit from the inclusion of tactile information, and one that is of particular interest to robotics, is biomimetic locomotion. Improving biomimetic locomotion can impact fields such as service robotics, rehabilitation robotics, and search and rescue robots. For this reason, we will focus on biomimetic locomotion, but we will keep in other applications that can use haptic perception. Animals change their apparent leg stiffness when changing from a rigid surface to a softer one. This change is done because animals and humans maintain the same center of mass trajectory in different surfaces; thus, a change on the apparent stiffness must occur. The realization of this change requires information on the contact properties of the environment. How to extract this information is a question that still needs much research. Because of this, we have done an experimental study that compares the performance of different system identification techniques when they are applied to contact modeling. During the evaluation of the results it was found that the recursive least squares method has the best performance for haptic applications. Based on the results of this study we have selected the recursive least squares method and the spring dashpot model. With this design parameters, we devised an algorithm to be used in a robotic leg. The algorithm was implemented on a 3-degree-of-freedom (DoF) underactuated leg and then it was tested using four different terrains. The results show that the algorithm was capable of differentiating between terrains according to their stiffness and that the convergence time was under the average time a human runner is in contact with the ground. Nevertheless, the algorithm was not able to differentiate the damping coefficient in granular media. This result is to be expected because granular media are extremely complex and can exhibit highly nonlinear behavior. To solve this problem, we proposed a new contact model based on the conservation of momentum and the similarities of granular media with liquids. The model was tested under different experimental conditions, varying the dynamic and geometric properties of the contact with satisfactory results. However, it was found that changing the geometric properties has an impact in the obtained parameters, because it changes the dynamics of the interaction between the actuator and the surface. A solution for this problem might be to use pressure instead of exerted force as an input to the model It is important to note that the results of this work have been published in five articles in Journal Citation Report indexed journals and 13 publication in International Scientific Index proceedings. Furthermore, to continue with the research of this thesis a possible line is the reformulation of the proposed model to use pressure instead of force as an input, and to implement the proposed identification algorithm in an exoskeleton or a walking robot to select the appropriate impedance of the legs at each step. RESUMEN El sentido del tacto es de especial importancia en el desarrollo de tareas en ambientes no estructurados. Muchas de las tareas que realizamos normalmente serían problemáticas, por no decir imposibles, sin información sensorial de este tipo. Desde masticar hasta caminar requieren el uso de información táctil (fuerza ejercida, presión, etc.) para poder realizarse. Del mismo modo, resulta lógico pensar que para construir robots capaces de realizar tareas en ambientes no estructurados con similar destreza que sus contrapartes biológicas es necesario dotarlos de la misma información del entorno de la que estos últimos disponen. Un área de investigación que se beneficiaría de esto, y que es de especial interés para la robótica, es la locomoción biomimética. Mejorando la locomoción biomimética se pueden mejorar otros campos como la robótica de servicio, la robótica de rescate y la robótica de rehabilitación. Por esta razón, en esta tesis nos enfocaremos en la locomoción biomimética pero sin olvidar otras importantes áreas de aplicación como lo es la percepción háptica. Los animales realizan cambios en la rigidez aparente de sus extremidades al cambiar de una superficie rígida a una suave y viceversa. Esto se debe a que tanto animales como humanos mantienen el mismo movimiento en el centro de masa sin importar la rigidez de la superficie, y en concecuencia mantienen una rigidez equivalente para todas las superficies. La realización de este cambio requiere información de las propiedades de contacto de dichas superficies. El cómo extraer esta información es una pregunta que aún requiere mucha investigación. Por esta razón, en esta Tesis Doctoral se ha realizado un estudio experimental entre distintas técnicas de identificación de sistemas aplicadas al modelado de las propiedades de contacto. En la evaluación de las técnicas se ha encontrado que los mínimos cuadrados recursivos son los que presentan mejores prestaciones para su utilzación en aplicaciones hápticas. Como consecuencia de este resultado, se ha desarrollado e implementado un algoritmo para la identificación de las propiedades de contacto en tiempo real con robots caminantes. El algoritmo implementado es capaz de diferenciar entre distintos tipos de terreno; presenta un tiempo de convergencia acorde al tiempo promedio de contacto con el suelo observado en humanos; sin embargo, no es capaz de diferenciar con precisión el coeficiente de amortiguación entre dos medios granulares. Este resultado se debe a que los medios granulares son extremadamente complejos y exhiben comportamientos altamente no lineales. Para resolver este problema, se planteó un modelo de contacto basado en la conservación del momento en las colisiones y en las similitudes de los medios granulares con los líquidos. Dicho modelo se ha probado variando distintas condiciones de experimentación como las propiedades dinámicas y geométricas del robot usado para los experimentos con resultados satisfactorios. Aunque se ha detectado que los cambios geométricos influyen en las propiedades estimadas por el modelo, estos cambios también afectan la dinámica de la interacción entre actuador y el entorno. Se ha determinado que la estrategia para evitar esto y mejorar la capacidad de diferenciación entre terrenos es utilizar la presión en lugar de la fuerza como entrada al sistema. Este trabajo de investigación ha dado lugar a cinco artículos en revistas indexadas en el Journal Citation Report y 13 publicaciones en conferencias internacionales International Scientific Index. Por otra parte, como continuación de esta investigación se sugiere la reformulación del modelo utilizando como entrada la presión en vez de fuerza y la implementación del algoritmo propuesto en exoesqueletos de rodilla y en robots caminantes para seleccionar la impedancia en la pisada.

Más información

ID de Registro: 45476
Identificador DC: http://oa.upm.es/45476/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:45476
Identificador DOI: 10.20868/UPM.thesis.45476
Depositado por: Archivo Digital UPM 2
Depositado el: 19 Abr 2017 05:33
Ultima Modificación: 19 Abr 2017 05:34
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