論文の概要: On robot compliance. A cerebellar control approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01033v2
• Date: Tue, 31 Mar 2020 07:19:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 05:15:44.843587
• Title: On robot compliance. A cerebellar control approach
• Title（参考訳）: ロボットのコンプライアンスについて。 小脳制御のアプローチ
• Authors: Ignacio Abadia, Francisco Naveros, Jesus A. Garrido, Eduardo Ros, Niceto R. Luque
• Abstract要約: この研究は、ロボットアームをリアルタイムに制御するための新しい生物学的アプローチである(RT)。 トルク駆動制御を行うフィードバック制御ループのコアにスパイク小脳ネットワークを統合する。 本手法は,脳運動の動作に対処するためのタスクセットにおいて,既定の工場設置位置制御の精度より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The work presented here is a novel biological approach for the compliant control of a robotic arm in real time (RT). We integrate a spiking cerebellar network at the core of a feedback control loop performing torque-driven control. The spiking cerebellar controller provides torque commands allowing for accurate and coordinated arm movements. To compute these output motor commands, the spiking cerebellar controller receives the robot's sensorial signals, the robot's goal behavior, and an instructive signal. These input signals are translated into a set of evolving spiking patterns representing univocally a specific system state at every point of time. Spike-timing-dependent plasticity (STDP) is then supported, allowing for building adaptive control. The spiking cerebellar controller continuously adapts the torque commands provided to the robot from experience as STDP is deployed. Adaptive torque commands, in turn, help the spiking cerebellar controller to cope with built-in elastic elements within the robot's actuators mimicking human muscles (inherently elastic). We propose a natural integration of a bio inspired control scheme, based on the cerebellum, with a compliant robot. We prove that our compliant approach outperforms the accuracy of the default factory-installed position control in a set of tasks used for addressing cerebellar motor behavior: controlling six degrees of freedom (DoF) in smooth movements, fast ballistic movements, and unstructured scenario compliant movements.
• Abstract（参考訳）: ここで提示される研究は、ロボットアームのリアルタイム制御(rt)のための新しい生物学的アプローチである。 トルク駆動制御を行うフィードバック制御ループのコアにスパイキング小脳ネットワークを統合する。 スパイキング小脳制御装置はトルクコマンドを提供し、正確な腕の動きを調整できる。 これらの出力モーターコマンドを計算するために、スパイキング小脳制御装置は、ロボットの感覚信号、ロボットの目標行動、および指示信号を受け取る。 これらの入力信号は、任意の時点における特定のシステム状態を表す一連の進化するスパイクパターンに変換される。 スパイク刺激依存性可塑性(STDP)がサポートされ、適応制御を構築することができる。 スパイキング小脳制御装置は、STDPが展開されるにつれて、経験からロボットに提供するトルクコマンドを継続的に適応させる。 アダプティブトルクコマンドは、スパイクする小脳コントローラーが人間の筋肉を模倣するロボットのアクチュエータに内蔵された弾性要素に対処するのに役立つ。 本稿では,小脳をベースとしたバイオインスパイアされた制御スキームとロボットとの自然な統合を提案する。 提案手法は,動作の円滑な6自由度(dof)制御,高速弾道運動,非構造化シナリオ適応運動など,小脳運動の対処に使用される一連のタスクにおいて,既定の工場設置位置制御の精度を上回っていることを実証する。

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