Implicit Euler Discrete-Time Set-Valued Admittance Control for Impact-Contact Force Control

📄 arXiv: 2409.19275v1 📥 PDF

作者: Ke Li, Xiaogang Xiong, Anjia Wang, Ying Qu, Yunjiang Lou

分类: eess.SY

发布日期: 2024-09-28

备注: 12 pages, 8 figures

💡 一句话要点

提出基于隐式欧拉离散时间集值容纳控制方法，解决冲击接触力控制问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 容纳控制 冲击接触力 集值控制 滑模控制 超螺旋算法 微分代数包含 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有容纳控制在机器人与未知刚度环境发生冲击时，易因扭矩饱和导致不稳定和不安全行为。
  2. 论文提出一种新的容纳控制器，利用冲击接触力的可微性，结合集值滑模控制和超螺旋算法，确保冲击后的稳定力控制。
  3. 通过仿真和实验验证，该容纳控制器性能优于现有方法，证明了其在冲击接触力控制方面的有效性。

📝 摘要（中文）

容纳控制是调节机器人系统（如四足和人形机器人）的常用策略，使其在与环境交互时能够顺应接触力。然而，由于与未知刚度环境冲击时的扭矩饱和，它可能导致不稳定和不安全的行为，如回弹和过冲。本文提出了一种新的容纳控制器，通过利用冲击接触力的可微性，确保在冲击未知刚度环境后实现稳定的力控制。该控制器在数学上由一个微分代数包含（DAI）表示，该包含由两个相互依赖的集值环组成。第一个环采用集值一阶滑模控制（SMC）来限制冲击后的输入扭矩。第二个环利用多变量超螺旋算法（MSTA）来减轻与未知刚度环境交互时由冲击力引起的不稳定运动。由于两个集值环的互连结构，在数字环境中实现这种容纳控制提出了挑战，这与集值SMC的隐式欧拉离散化方法不同。为了方便实现，本文为DAI的隐式欧拉离散化提供了一种新算法。仿真和实验结果表明，所提出的容纳控制器优于最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有的容纳控制方法在机器人与环境发生冲击时，尤其是在环境刚度未知的情况下，容易出现扭矩饱和现象。这会导致机器人产生不稳定的运动，例如回弹和过冲，从而影响控制精度和安全性。因此，需要一种能够在冲击后仍能保持稳定力控制的容纳控制方法。

核心思路：论文的核心思路是利用冲击接触力的可微性，设计一个基于微分代数包含（DAI）的容纳控制器。该控制器包含两个相互依赖的集值环路：一个用于限制冲击后的输入扭矩，另一个用于减轻冲击力引起的不稳定运动。通过这种方式，控制器能够有效地处理冲击带来的影响，并保持系统的稳定性。

技术框架：该容纳控制器的整体框架包含两个主要的集值控制环路。第一个环路采用集值一阶滑模控制（SMC），用于限制冲击后的输入扭矩，防止扭矩饱和。第二个环路使用多变量超螺旋算法（MSTA），用于抑制由冲击力引起的振荡和不稳定运动。这两个环路通过DAI相互连接，共同实现稳定的力控制。此外，论文还提出了一种新的隐式欧拉离散化算法，用于在数字环境中实现该控制器。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种基于微分代数包含（DAI）的集值容纳控制器，能够有效地处理机器人与未知刚度环境冲击时的力控制问题。与传统的容纳控制方法相比，该方法能够更好地抑制冲击带来的不稳定影响，并实现更精确的力控制。此外，论文还提出了一种新的隐式欧拉离散化算法，使得该控制器能够在数字系统中实现。

关键设计：该控制器的关键设计包括：1) 集值一阶滑模控制器的设计，用于限制冲击后的输入扭矩；2) 多变量超螺旋算法的设计，用于抑制冲击力引起的不稳定运动；3) 微分代数包含（DAI）的设计，用于连接两个集值环路；4) 隐式欧拉离散化算法的设计，用于在数字系统中实现该控制器。具体的参数设置和算法细节需要在论文中查找。

📊 实验亮点

论文通过仿真和实验验证了所提出的容纳控制器的有效性。实验结果表明，与现有方法相比，该控制器能够更好地抑制冲击带来的不稳定影响，并实现更精确的力控制。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找，但总体而言，该控制器在冲击接触力控制方面表现出显著的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要与环境进行安全、稳定交互的机器人系统，例如四足机器人、人形机器人、协作机器人等。在制造业中，可用于精确装配、打磨等任务；在医疗领域，可用于辅助手术、康复训练等；在服务领域，可用于人机协作、环境探索等。该研究有助于提升机器人系统的智能化水平和适应能力。

📄 摘要（原文）

Admittance control is a commonly used strategy for regulating robotic systems, such as quadruped and humanoid robots, allowing them to respond compliantly to contact forces during interactions with their environments. However, it can lead to instability and unsafe behaviors like snapping back and overshooting due to torque saturation from impacts with unknown stiffness environments. This paper introduces a novel admittance controller that ensures stable force control after impacting unknown stiffness environments by leveraging the differentiability of impact-contact forces. The controller is mathematically represented by a differential algebraic inclusion (DAI) comprising two interdependent set-valued loops. The first loop employs set-valued first-order sliding mode control (SMC) to limit input torque post-impact. The second loop utilizes the multivariable super-twisting algorithm (MSTA) to mitigate unstable motion caused by impact forces when interacting with unknown stiffness environments. Implementing this proposed admittance control in digital settings presents challenges due to the interconnected structure of the two set-valued loops, unlike implicit Euler discretization methods for set-valued SMCs. To facilitate implementation, this paper offers a new algorithm for implicit Euler discretization of the DAI. Simulation and experimental results demonstrate that the proposed admittance controller outperforms state-of-the-art methods.