Accurate post-impact velocity predictions are essential in developing impact-aware manipulation strategies for robots, where contacts are intentionally established at non-zero speed mimicking human manipulation abilities in dynamic grasping and pushing of objects. Starting from the recorded dynamic response of a 7DOF torque-controlled robot that intentionally impacts a rigid surface, we investigate the possibility and accuracy of predicting the post-impact robot velocity from the pre-impact velocity and impact configuration. The velocity prediction is obtained by means of an impact map, derived using the framework of nonsmooth mechanics, that makes use of the known rigid-body robot model and the assumption of a frictionless inelastic impact.The main contribution is proposing a methodology that allows for a meaningful quantitative comparison between the recorded post-impact data, that exhibits a damped oscillatory response after the impact, and the post-impact velocity prediction derived via the readily available rigid-body robot model, that presents no oscillations and that is the one typically obtained via mainstream robot simulator software. The results of this new approach are promising in terms of prediction accuracy and thus relevant for the growing field of impact-aware robot control. The recorded impact data (18 experiments) is made publicly available, together with the numerical routines employed to generate the quantitative comparison, to further stimulate interest/research in this field.


翻译:精确的撞击后速度预测对于制定机器人的撞击感应操纵战略至关重要,因为机器人的接触是故意以非零速度模拟人类在动态捕捉和推动物体方面的操纵能力。从7DOF托克控制的机器人有记录的动态反应开始,它故意撞击僵硬表面,我们调查从撞击前速度和撞击配置中预测撞击后机器人速度的可能性和准确性。速度预测是通过撞击图获得的,该图使用非摩擦机框架,利用已知的僵硬机器人模型和假设的无摩擦性无弹性影响。主要贡献是提出一种方法,以便能够对所记录的撞击后数据进行有意义的数量比较,在撞击后显示阻断的血管反应,以及从现成的僵硬体机器人机器人模型和撞击配置中得出的影响后速度预测,不产生振动效果,这种预测通常通过主流机器人模拟软件获得。这一新方法的结果在预测和无摩擦的无摩性影响影响影响影响影响后,在常规实验中很有前途,因此,对不断增长的实地进行定量实验。

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机器人(英语:Robot)包括一切模拟人类行为或思想与模拟其他生物的机械(如机器狗,机器猫等)。狭义上对机器人的定义还有很多分类法及争议,有些电脑程序甚至也被称为机器人。在当代工业中,机器人指能自动运行任务的人造机器设备,用以取代或协助人类工作,一般会是机电设备,由计算机程序或是电子电路控制。

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