The sense of touch is especially important in task performance in unstructured environments. Many of the tasks we perform normally would be problematic, if not impossible, without sensory information of this type. Daily tasks that we take for granted, such as chewing or walking require the use of tactile information (pressure, exerted force, etc.) to be done. Thus, it is logical to think that in order to build robots capable of performing tasks in unstructured environments, it is necessary to provide them with the same information. A research area that would benefit from the inclusion of tactile information, and one that is of particular interest to robotics, is biomimetic locomotion. Improving biomimetic locomotion can impact fields such as service robotics, rehabilitation robotics, and search and rescue robots. For this reason, we will focus on biomimetic locomotion, but we will keep in other applications that can use haptic perception. Animals change their apparent leg stiffness when changing from a rigid surface to a softer one. This change is done because animals and humans maintain the same center of mass trajectory in different surfaces; thus, a change on the apparent stiffness must occur. The realization of this change requires information on the contact properties of the environment. How to extract this information is a question that still needs much research. Because of this, we have done an experimental study that compares the performance of different system identification techniques when they are applied to contact modeling. During the evaluation of the results it was found that the recursive least squares method has the best performance for haptic applications. Based on the results of this study we have selected the recursive least squares method and the spring dashpot model. With this design parameters, we devised an algorithm to be used in a robotic leg. The algorithm was implemented on a 3-degree-of-freedom (DoF) underactuated leg and then it was tested using four different terrains. The results show that the algorithm was capable of differentiating between terrains according to their stiffness and that the convergence time was under the average time a human runner is in contact with the ground. Nevertheless, the algorithm was not able to differentiate the damping coefficient in granular media. This result is to be expected because granular media are extremely complex and can exhibit highly nonlinear behavior. To solve this problem, we proposed a new contact model based on the conservation of momentum and the similarities of granular media with liquids. The model was tested under different experimental conditions, varying the dynamic and geometric properties of the contact with satisfactory results. However, it was found that changing the geometric properties has an impact in the obtained parameters, because it changes the dynamics of the interaction between the actuator and the surface. A solution for this problem might be to use pressure instead of exerted force as an input to the model It is important to note that the results of this work have been published in five articles in Journal Citation Report indexed journals and 13 publication in International Scientific Index proceedings. Furthermore, to continue with the research of this thesis a possible line is the reformulation of the proposed model to use pressure instead of force as an input, and to implement the proposed identification algorithm in an exoskeleton or a walking robot to select the appropriate impedance of the legs at each step. RESUMEN El sentido del tacto es de especial importancia en el desarrollo de tareas en ambientes no estructurados. Muchas de las tareas que realizamos normalmente serían problemáticas, por no decir imposibles, sin información sensorial de este tipo. Desde masticar hasta caminar requieren el uso de información táctil (fuerza ejercida, presión, etc.) para poder realizarse. Del mismo modo, resulta lógico pensar que para construir robots capaces de realizar tareas en ambientes no estructurados con similar destreza que sus contrapartes biológicas es necesario dotarlos de la misma información del entorno de la que estos últimos disponen. Un área de investigación que se beneficiaría de esto, y que es de especial interés para la robótica, es la locomoción biomimética. Mejorando la locomoción biomimética se pueden mejorar otros campos como la robótica de servicio, la robótica de rescate y la robótica de rehabilitación. Por esta razón, en esta tesis nos enfocaremos en la locomoción biomimética pero sin olvidar otras importantes áreas de aplicación como lo es la percepción háptica. Los animales realizan cambios en la rigidez aparente de sus extremidades al cambiar de una superficie rígida a una suave y viceversa. Esto se debe a que tanto animales como humanos mantienen el mismo movimiento en el centro de masa sin importar la rigidez de la superficie, y en concecuencia mantienen una rigidez equivalente para todas las superficies. La realización de este cambio requiere información de las propiedades de contacto de dichas superficies. El cómo extraer esta información es una pregunta que aún requiere mucha investigación. Por esta razón, en esta Tesis Doctoral se ha realizado un estudio experimental entre distintas técnicas de identificación de sistemas aplicadas al modelado de las propiedades de contacto. En la evaluación de las técnicas se ha encontrado que los mínimos cuadrados recursivos son los que presentan mejores prestaciones para su utilzación en aplicaciones hápticas. Como consecuencia de este resultado, se ha desarrollado e implementado un algoritmo para la identificación de las propiedades de contacto en tiempo real con robots caminantes. El algoritmo implementado es capaz de diferenciar entre distintos tipos de terreno; presenta un tiempo de convergencia acorde al tiempo promedio de contacto con el suelo observado en humanos; sin embargo, no es capaz de diferenciar con precisión el coeficiente de amortiguación entre dos medios granulares. Este resultado se debe a que los medios granulares son extremadamente complejos y exhiben comportamientos altamente no lineales. Para resolver este problema, se planteó un modelo de contacto basado en la conservación del momento en las colisiones y en las similitudes de los medios granulares con los líquidos. Dicho modelo se ha probado variando distintas condiciones de experimentación como las propiedades dinámicas y geométricas del robot usado para los experimentos con resultados satisfactorios. Aunque se ha detectado que los cambios geométricos influyen en las propiedades estimadas por el modelo, estos cambios también afectan la dinámica de la interacción entre actuador y el entorno. Se ha determinado que la estrategia para evitar esto y mejorar la capacidad de diferenciación entre terrenos es utilizar la presión en lugar de la fuerza como entrada al sistema. Este trabajo de investigación ha dado lugar a cinco artículos en revistas indexadas en el Journal Citation Report y 13 publicaciones en conferencias internacionales International Scientific Index. Por otra parte, como continuación de esta investigación se sugiere la reformulación del modelo utilizando como entrada la presión en vez de fuerza y la implementación del algoritmo propuesto en exoesqueletos de rodilla y en robots caminantes para seleccionar la impedancia en la pisada.
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机译:触摸感在非结构化环境中的任务执行中尤其重要。如果没有这种类型的感官信息,我们通常执行的许多任务即使不是不可能的,也是有问题的。我们认为日常的任务,例如咀嚼或走路,需要使用触觉信息(压力,施加的力量等)来完成。因此,逻辑上认为,为了构建能够在非结构化环境中执行任务的机器人,有必要向他们提供相同的信息。仿生运动是一个受益于包含触觉信息的研究领域,机器人技术特别感兴趣。仿生运动的改进会影响诸如服务机器人,康复机器人以及搜索和救援机器人等领域。因此,我们将专注于仿生运动,但我们将继续使用可使用触觉感知的其他应用程序。当动物从刚硬的表面变为柔软的表面时,它们会改变其明显的腿部刚度。之所以这样做,是因为动物和人类在不同的表面上都保持着相同的质心轨迹。因此,必须改变表观刚度。要实现此更改,需要有关环境的接触属性的信息。如何提取这些信息是一个仍然需要大量研究的问题。因此,我们进行了一项实验研究,比较了不同系统识别技术应用于接触建模时的性能。在结果评估期间,发现递归最小二乘法在触觉应用中具有最佳性能。根据这项研究的结果,我们选择了递归最小二乘法和弹簧阻尼器模型。利用此设计参数,我们设计了一种用于机器人腿的算法。该算法在3自由度(DoF)驱动不足的腿上实现,然后在四个不同的地形上进行了测试。结果表明,该算法能够根据地形的刚度来区分不同的地形,并且收敛时间低于人类跑步者与地面接触的平均时间。然而,该算法无法区分颗粒介质中的阻尼系数。由于粒状介质极其复杂并且会表现出高度的非线性行为,因此可以预期该结果。为了解决这个问题,我们提出了一种基于动量守恒和粒状介质与液体相似性的新接触模型。该模型在不同的实验条件下进行了测试,改变了触点的动态和几何特性,并获得了令人满意的结果。然而,发现改变几何特性对获得的参数有影响,因为它改变了致动器和表面之间相互作用的动力学。解决此问题的方法可能是使用压力而不是施加压力作为模型的输入。重要的是要注意,这项工作的结果已在《期刊引文报告》的索引期刊中发表过五篇文章,在《国际科学索引》中发表了13篇文章。诉讼。此外,为了继续进行本文的研究,可能的路线是对所提出的模型进行重构,以压力代替力作为输入,并在外骨骼或步行机器人中实施所提出的识别算法,以选择合适的阻抗。在每一步的腿。特殊情况下的环境无特殊要求。不能履行任何法律责任,不得以任何形式引起的感觉上的错误。 Desde masticar hasta caminar requieren el uso deinformationacióntáctil(fuerza ejercida,presión等)参数实物。 Del mismo modo,因果关系自动化的机器人,在没有环境的情况下就没有任何类似的构造,而在与生物技术的对抗方面则有所不同。埃斯托(ESTO)的投资收益,生机勃勃的特殊互通性和特殊性。维护生物力学的地方,以维护,修复和维护机器人为基础。在estarazón公司中,在任何时候都需要进行生物医学鉴定的人必须要在aperas deaplicacióncom o loes lapercepciónháptica上获得保护。失去权利的动物权利的最终实现权是来自坎比比斯的超级动物,而没有权宜之计则是反之。僵化的动物保护组织与人的共同行为,因此在所有表面上都保持等效的刚度。进行此更改需要有关这些表面的接触特性的信息。如何提取这些信息是一个仍然需要大量研究的问题。因此,在本博士学位论文中进行了用于接触特性建模的不同系统识别技术之间的实验研究。在技术评估中,已经发现递归最小二乘是在触觉应用中提供最佳性能的那些。作为此结果的结果,已经开发并实现了用于识别步行机器人实时接触属性的算法。所实现的算法能够区分不同类型的地形。它根据人类观察到的与土壤的平均接触时间来表示收敛时间。但是,它无法准确地区分两种颗粒介质之间的阻尼系数。该结果归因于以下事实:粒状介质极其复杂并表现出高度的非线性行为。为了解决这个问题,提出了一种基于碰撞动量守恒和颗粒介质与液体相似的接触模型。通过改变不同的实验条件,例如用于实验的机器人的动态和几何特性,对所述模型进行了测试,结果令人满意。尽管发现几何变化会影响模型估计的属性,但这些变化也会影响执行器与环境之间相互作用的动力学。已经确定了避免这种情况并提高区分地形的能力的策略是使用压力而不是力作为系统的输入。这项研究工作在《期刊引证报告》中的期刊中发表了五篇文章,在国际会议“国际科学索引”中发表了13篇出版物。另一方面,作为本研究的继续,建议使用压力代替力作为输入来重新构建模型,并建议在膝盖外骨骼和步行机器人中使用该算法来选择足迹阻抗。
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