Sensorless Force Estimation

También llamado: sensorless force sensing, external force estimation, model-based force estimation, proprioceptive force estimation, sensorless torque estimation
Categoría: Sensing › Contact & force
Etiquetas: force-estimation, proprioception, dynamics, collision-detection, actuator-modeling, compliant-control

Estimar las fuerzas y pares que un robot ejerce sobre su entorno, o que recibe de él, usando las corrientes de los motores, los estados articulares y un modelo dinámico en lugar de un sensor de fuerza dedicado.

Definición

Estimación de fuerza sin sensor (sensorless force estimation) es la práctica de inferir las fuerzas de contacto o los pares externos sobre un robot sin un sensor de fuerza/par dedicado. Usa señales que el robot ya mide, como las corrientes de los motores y las posiciones y velocidades articulares, junto con un modelo de la dinámica del robot y de sus actuadores. La estimación es la parte del esfuerzo medido de los actuadores que el modelo no puede explicar mediante el propio movimiento del robot, la gravedad y la fricción: todo lo que sobra se atribuye a la interacción externa.

La cadena básica empieza con la corriente del motor. En un motor eléctrico, el par es aproximadamente proporcional a la corriente a través de la constante de par, y al pasar por la relación de transmisión se obtiene un par articular aproximado. Restando el par que el modelo de dinámica de cuerpo rígido predice para el movimiento medido se obtiene una estimación de los pares articulares externos. Si se supone un único punto de contacto, estos pueden convertirse en una fuerza en el efector final mediante la traspuesta del jacobiano del brazo robótico. Como las aceleraciones obtenidas a partir de datos ruidosos de los codificadores (encoders) no son fiables, los métodos habituales las evitan: los observadores de perturbaciones filtran el par residual, y los observadores de momento generalizado usan el momento del robot para estimar el par externo sin derivar la velocidad.

La mayor fuente de error suele ser el actuador más que el brazo. Las cajas reductoras añaden una fricción que depende de la velocidad, la carga, la temperatura y el sentido de giro, además de juego (backlash) y rizado de par, y las relaciones de transmisión altas hacen difícil separar las fuerzas externas de las pérdidas internas. Por eso la estimación sin sensor funciona mejor en diseños reversibles (backdrivable), como los actuadores de accionamiento directo y de accionamiento cuasi directo, y por eso la identificación de la fricción es una parte importante de cualquier implementación. Los modelos aprendidos, como las redes neuronales que predicen el par o la fricción del actuador a partir de las señales del motor, capturan efectos difíciles de escribir en forma analítica.

La estimación sin sensor es menos precisa que un sensor de fuerza/par calibrado, pero es más barata, no añade masa ni cableado en la muñeca y puede detectar contactos en cualquier eslabón, no solo en el punto de montaje del sensor. Se usa mucho para la detección de colisiones y para el comportamiento complaciente en robots con patas.

Por qué importa

La información de fuerza es necesaria para la detección de colisiones, la interacción complaciente y la manipulación con mucho contacto, pero los sensores de fuerza/par son caros, frágiles y miden en un solo punto. La estimación sin sensor da a los robots de bajo coste y a las plataformas con patas un sentido del contacto utilizable a partir del hardware que ya tienen.

Aplicaciones clave

Detección de colisiones — detener o retraer un brazo robótico cuando se produce un contacto inesperado
Robots con patas — detectar el contacto de los pies y estimar las fuerzas de reacción del suelo a partir de los pares articulares
Brazos robóticos de bajo coste — permitir el control complaciente y el guiado manual sin un sensor en la muñeca
Robots quirúrgicos y médicos — estimar las fuerzas de interacción de la herramienta donde es difícil montar sensores
Teleoperación háptica — dar al operador retroalimentación de fuerza a partir de las fuerzas de contacto estimadas

En la práctica

Un equipo suele empezar identificando los parámetros dinámicos y de fricción del robot a partir de movimientos registrados sin contacto, ajustando la fricción de Coulomb y la viscosa de cada articulación y comprobando la constante de par de cada motor. Después ejecuta un observador de momento o un observador de perturbaciones en el bucle de control en tiempo real y compara su salida con un sensor de fuerza/par de referencia o con pesos conocidos para calibrar los umbrales. Para la detección de colisiones fija umbrales por articulación lo bastante altos para ignorar el error de modelo durante movimientos rápidos, pero lo bastante bajos para detener el robot rápidamente al producirse un contacto; para el control de fuerza acepta un ancho de banda y una precisión menores de los que daría un sensor, y vuelve a comprobar los parámetros de fricción a medida que el robot se calienta.

Ideas erróneas comunes

La corriente del motor mide directamente el par articular — hay que restar la fricción, las pérdidas de la transmisión y la propia dinámica del robot antes de poder estimar las fuerzas externas
La estimación sin sensor es tan precisa como un sensor de fuerza/par — suele ser más ruidosa y menos precisa, sobre todo con cajas reductoras de alta relación y a bajas velocidades
Funciona igual de bien en cualquier robot — los actuadores reversibles y de baja fricción dan estimaciones mucho mejores que los muy reducidos
Una estimación del par articular indica dónde está el contacto — convertirla en una fuerza cartesiana requiere conocer o estimar el punto de contacto

Quién debería saberlo

Ingenieros de control que construyen robots colaborativos y complacientes
Desarrolladores de robots con patas
Equipos que diseñan brazos robóticos de bajo coste
Investigadores que trabajan en el modelado de actuadores y la seguridad de robots

Tecnologías relacionadas

Observador de momento (Momentum Observer)
Observador de perturbaciones (Disturbance Observer)
Sensor de fuerza/par (Force/Torque Sensor)
Accionamiento cuasi directo (Quasi Direct Drive)
Identificación de sistemas (System Identification)
Jacobiano del brazo robótico (Manipulator Jacobian)

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