许多日常任务要求我们与他人互动。互动或合作使我们能够结合各自的优势,从而实现个人无法单独完成的更多目标。
同样,当我们尝试自动化这些任务时,仅依靠一个机器人可能是不可能的或代价过高的。然而,协调多个机器人是困难的:从多机器人系统的大规模状态空间的计算挑战,到如何将一个操作员的输入映射到多个机器人上,互动的多个层面可能在人与人之间的互动中较为微妙,但在与机器人协作时,必须明确加以解决。 本论文的目标是解决这些问题中的一些最重要的挑战。 我们首先探讨与单一机器人系统和多机器人系统的直接遥操作相关的一些挑战。通过操作性优化和零空间投影方案,我们提高了多臂系统避免奇异性并更快速跟随操作员输入的能力。我们提出了一种快速的局部优化方案,以及利用牛顿法的二阶优化,并比较了两者的性能,展示了该方法在真实的ABB YuMi双臂机器人上的表现。接下来,我们将系统扩展到移动机器人。虽然移动机器人在许多方面优于固定基础系统,但它们也引入了额外的复杂性。我们研究了非完整约束滑模转向机器人(非全向轮驱动机器人)的驱动动力学,以及操作臂姿态和载荷如何影响转向能力。此外,我们引入了避免机器人间碰撞、翻车避免和能够在高度受限的环境中移动的术语。我们将综合方法部署到多个配备UR5e操作臂的Clearpath Husky平台,并展示它如何改善开环性能,超越传统的控制方案。 最后,我们更详细地探讨了用户如何与多机器人系统互动。 我们比较了基于平板的增强现实(AR)解决方案与HoloLens混合现实(MR)头戴设备。通过向研究参与者呈现不同的触摸互动以及支持手部追踪的手势,我们比较了他们在多个任务中的表现,目标是引导一组小型差速驱动机器人。我们比较了不同任务中的客观和主观表现,发现特别是空间互动在三维用户界面中受益明显。
总之,我们探索并研究了人类与机器人之间的相互作用,旨在实现多机器人系统中有效且直观的互动。 我们提高了机器人跟随用户输入的能力,提出了一种方法论用于复杂的非完整约束多机器人系统的轨迹优化,并研究了基于手势的与移动机器人直观交互的方式。我们将这些方法部署到实际的机器人中,期望将其应用于未来的建筑工地或仓库,以改善未来工作场所的效率。
https://www.research-collection.ethz.ch/handle/20.500.11850/707468