로봇에 의한 충돌 처리

본 발명은 적어도 하나의 운동학적 체인을 포함하는 운동학적 체인 구조를 갖는 로봇(1)에 대한 충돌 처리 방법에 관한 것이고, 운동학적 체인 구조는: 베이스, 링크들, 링크들을 연결하는 조인트들, 액추에이터들 및 적어도 하나의 엔드-이펙터, 힘/토크를 측정/추정하기 위해 운동학적 체인들 중 적어도 하나의 원위 링크에 있는 센서(S), 및 고유감각 데이터를 측정/추정하기 위한 센서들(S)을 포함하고, 센서들(S)은 운동학적 체인 구조를 따라 임의로 위치결정되고, 방법은: 로봇((1)의 역학을 설명하는 모델을 제공하는 단계(S1), 운동학적 체인들 중 적어도 하나의 원위 링크의 힘/토크(F)를 센서(S)로 측정 및/또는 추정하는 단계(S2), 고유감각 데이터, 즉 베이스 및 로봇 일반화 좌표들(q(t)) 및 이의 시간 도함수(I), 일반화된 조인트 모터 힘들(II), 외부 힘들(F), 베이스 배향() 및 베이스 속도(III)를 센서들(S)로 측정 및/또는 추정하는 단계(S3), 고유감각 데이터 및 상기 모델 중 적어도 하나에 기반하여, 모멘텀 관측기(3)로 일반화된 외부 힘들(V)의 추정치(IV)를 생성하는 단계(S4), VIII 및 II에 기반하여, 베이스 및 로봇 일반화 좌표들(VII)의 2차 도함수의 추정치(VI)를 생성하는 단계(S5), (VI)에 기반하여 운동학적 체인 구조 상의 지점(D)의 직교 가속도(IX)를 추정하는 단계(S6), 추정된 외부 렌치(X)를 획득하기 위해 (IX)에 기반한 강체 역학 효과들 및 중력 효과들에 대한 외부 힘들(F)을 보상하는 단계(S7), 예상되지 않은 충돌들로부터 발생하는 일반화된 조인트 힘들의 추정치(XII)를 획득하기 위해 변형된() 자코비안(Jacobian)(XI)을 보상하는 단계(S8),인 경우 및/또는인 경우에 주어진 임계치들(XIII)에 기반하여 충돌을 검출하는 단계(S9)를 포함한다. The invention relates to a method of collision handling for a robot with a kinematic chain structure comprising at least one kinematic chain, wherein the kinematic chain structure includes: a base, links, joints connecting the links, actuators and at least one end-effector, a sensor Sdistal.i in the most distal link of at least one of the kinematic chains for measuring/estimating force/torque, and sensors Si for measuring/estimating proprioceptive data, wherein the sensors Si are arbitrarily positioned along the kinematic chain structure, the method including: providing a model describing the dynamics of the robot; measuring and/or estimating with sensor Sdistal.i force/torque Fext,S.distal.i in the most distal link of at least one of the kinematic chains; measuring and/or estimating with the sensors Si proprioceptive data: base and robot generalized coordinates q(t) and their time derivative {dot over (q)}(t), generalized joint motor forces τm, external forces FS, a base orientation φB(t) and a base velocity {dot over (x)}(t)B; generating an estimate {circumflex over (τ)}∈ of the generalized external forces τext with a momentum observer based on at least one of the proprioceptive data and the model; generating an estimate {umlaut over ({circumflex over (q)})}(t) of a second derivative of base and robot generalized coordinates {umlaut over (q)}(t), based on {circumflex over (τ)}∈ and τm; estimating a Cartesian acceleration {umlaut over ({circumflex over (x)})}D of point D on the kinematic chain structure based on {umlaut over ({circumflex over