Fast Payload Calibration for Sensorless Contact Estimation Using Model Pre-training
作者: Shilin Shan, Quang-Cuong Pham
分类: cs.RO
发布日期: 2024-09-05
备注: Accepted to Robotics and Automation Letters (RA-L), 8 pages
💡 一句话要点
提出基于预训练神经网络的快速负载标定方法，用于机器人无传感器接触估计。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人动力学 负载标定 神经网络 预训练模型 无传感器控制
📋 核心要点
- 传统动力学辨识方法在末端执行器负载变化时表现出局限性，且现有标定技术在效率和精度间存在权衡。
- 该论文提出一种基于预训练神经网络的标定方案，通过离线学习减少在线数据收集需求，实现快速标定。
- 实验结果表明，该方法在无传感器关节和任务柔顺控制中有效，并能应对负载变化带来的影响。
📝 摘要（中文）
力/力矩感知在协作和工业机器人操作中至关重要。传统的动力学辨识方法无需昂贵的传感器即可检测和控制外部力和力矩。然而，这些方法在机器人动力学（特别是末端执行器负载）发生变化时存在局限性。此外，现有的标定技术在效率和精度之间面临权衡，因为需要考虑关节空间的覆盖范围。本文提出了一种标定方案，该方案利用预训练的神经网络模型预先学习广泛关节空间内的标定动力学。这种离线学习策略显著减少了在线数据收集的需求，无论是用于选择最佳模型还是识别负载特征，仅需4秒的在线轨迹即可完成标定。该方法在需要频繁动力学重新标定以进行精确接触估计的任务中特别有效。我们进一步通过在考虑负载变化的情况下，在无传感器关节和任务柔顺控制中的应用，证明了该方法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人操作中，末端执行器负载变化导致动力学模型不准确，进而影响无传感器力/力矩估计的问题。现有动力学标定方法需要大量的在线数据采集，效率较低，难以适应频繁变化的负载情况。
核心思路：论文的核心思路是利用预训练的神经网络模型，预先学习机器人动力学特性，从而减少在线标定所需的数据量。通过离线学习，神经网络能够捕捉到机器人关节空间内的复杂动力学关系，为在线标定提供良好的初始化。
技术框架：该方法包含离线预训练和在线标定两个阶段。离线预训练阶段，使用大量数据训练神经网络模型，使其学习机器人动力学特性。在线标定阶段，仅需少量数据（4秒轨迹）即可对预训练模型进行微调，从而适应当前负载情况。整个流程无需额外的力/力矩传感器。
关键创新：该方法最重要的创新点在于利用预训练模型进行动力学标定，显著减少了在线数据采集的需求，实现了快速标定。与传统方法相比，该方法能够在短时间内适应负载变化，提高了机器人操作的灵活性和鲁棒性。
关键设计：论文中神经网络模型的具体结构未知，但可以推测其输入为关节位置、速度和加速度，输出为关节力矩。损失函数可能包含预测力矩与实际力矩之间的差异，以及正则化项以防止过拟合。预训练数据的选择和生成策略，以及在线标定阶段的学习率和优化算法，都是影响性能的关键设计因素。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法仅需4秒的在线轨迹即可完成标定，显著提高了标定效率。实验结果表明，该方法在无传感器关节和任务柔顺控制中有效，并能应对负载变化带来的影响。具体的性能提升数据（如力/力矩估计精度）未知，但论文强调了其在实际应用中的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于需要精确力/力矩控制的机器人操作任务中，如装配、打磨、抛光等。特别是在协作机器人领域，由于负载变化频繁，该方法能够快速适应，提高人机协作的安全性与效率。此外，该方法还可应用于航空航天、医疗等领域的机器人操作，提升其智能化水平。
📄 摘要（原文）
Force and torque sensing is crucial in robotic manipulation across both collaborative and industrial settings. Traditional methods for dynamics identification enable the detection and control of external forces and torques without the need for costly sensors. However, these approaches show limitations in scenarios where robot dynamics, particularly the end-effector payload, are subject to changes. Moreover, existing calibration techniques face trade-offs between efficiency and accuracy due to concerns over joint space coverage. In this paper, we introduce a calibration scheme that leverages pre-trained Neural Network models to learn calibrated dynamics across a wide range of joint space in advance. This offline learning strategy significantly reduces the need for online data collection, whether for selection of the optimal model or identification of payload features, necessitating merely a 4-second trajectory for online calibration. This method is particularly effective in tasks that require frequent dynamics recalibration for precise contact estimation. We further demonstrate the efficacy of this approach through applications in sensorless joint and task compliance, accounting for payload variability.