접촉이 많은 작업을 어렵게 만드는 요소
접촉이 많은 조작(삽입, 나사 조이기, 연마, 페그인홀, 케이블 라우팅)에는 로봇과 물체 사이의 지속적이고 힘에 민감한 접촉이 포함됩니다. 작은 위치 오류로 인해 걸림이 발생하거나 과도한 힘이 가해질 수 있습니다. 접촉 역학은 불연속적이고 정확하게 시뮬레이션하기 어렵고 기하학적 공차에 매우 민감합니다.
고전적 접근법과 학습된 접근법
고전적인 접근 방식은 나선형 검색 패턴과 힘 임계값을 갖춘 임피던스 제어를 사용합니다. 알려진 형상에 대해 안정적으로 작동하지만 광범위한 작업별 조정이 필요합니다. 학습된 접근 방식(행동 복제, 힘 관찰이 포함된 RL)은 더 많은 변형을 처리할 수 있지만 힘-토크 감지를 갖춘 고품질 데모 데이터가 필요합니다. 현재 최고의 결과는 높은 수준의 전략을 위한 학습과 낮은 수준의 힘 조절을 위한 고전적 제어를 모두 결합한 것입니다.
연락처 작업을 위한 데이터 수집
시각적 관찰과 함께 힘-토크 데이터를 기록하는 것이 필수적입니다. 직관적인 힘 전달을 위해 리더-팔로워 원격 조작을 사용합니다. 작업자가 과도한 교정력을 가하는 시연을 필터링합니다. PaXini 촉각 센서가 탑재된 SVRC의 OpenArm은 접촉이 많은 데이터 수집에 필요한 센서 제품군을 제공합니다.