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Event-Triggered Distributed Variable Admittance Control for Human–Multi-Robot Collaborative Manipulation
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OA
AI
DOI：10.3390/robotics15030048.png)
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摘要
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本文提出了一种用于多机械臂联合操作物体的分布式导纳控制框架，以解决人机交互的挑战。该系统旨在通过N个Franka Emika Panda机器人（已在模拟中验证最多四个）控制物体的联合运输，采用分布式方式利用外部人手力估计进行控制，无需依赖集中式计算或力传感器。我们通过结合分布式力估计器与非线性和扰观察器（NDOB）集成了一种混合观察器，以实现精确的人手力估计并最小化模拟中的估计误差。自适应径向基函数神经网络（RBFNNs）被用于动态调整阻尼和惯性参数，增强系统的适应性和稳定性。事件触发通信最小化网络带宽使用，而一致性协议确保机器人间的状态估计同步。与常规方法不同，所提出的观察器完全以无传感器方式运行：无需人手力测量。估计仅依赖于本地可用的机器人状态，在保持高精度的同时降低系统复杂度。该框架展示了多机器人的可扩展性，增强了分布式环境下的鲁棒性。模拟结果显示，与集中式方法相比，在路径跟踪、力估计精度和通信效率方面表现出更优性能。具体而言，事件触发策略相比于常连接模式减少了约70%的通信消息，同时保持可比的位移均方根误差（9.97 × 10⁻⁵ vs. 7.39 × 10⁻⁵）和速度均方根误差（2.52 × 10⁻⁵ vs. 3.76 × 10⁻⁵），优于周期性通信。
Keyword:
human–robot collaboration (HRC)
variable admittance control (VAC)
event-triggered control
adaptive distributed control
human force estimation
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
3.3
论文数:
474
被引数:
3.3K
机构
引用论文
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