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Towards Dependability of Ultra Lightweight Tendon Driven Series Elastic Robots

Kirchhoff, Jérôme (2018)
Towards Dependability of Ultra Lightweight Tendon Driven Series Elastic Robots.
Technische Universität Darmstadt
Ph.D. Thesis, Primary publication

Copyright Information: CC BY-SA 4.0 International - Creative Commons, Attribution ShareAlike.

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Item Type: Ph.D. Thesis
Type of entry: Primary publication
Title: Towards Dependability of Ultra Lightweight Tendon Driven Series Elastic Robots
Language: English
Referees: von Stryk, Prof. Dr. Oskar ; Wollherr, PD Dr. Dirk
Date: 2018
Place of Publication: Darmstadt
Date of oral examination: 16 August 2017

Ultra lightweight tendon driven series elastic robots exhibit unique high safety features based on very low moving link masses and mechanical decoupling of actuator inertias from links. These make them highly suitable for safe physical human-robot interaction and collaboration. However, such actuation approach introduces a number of challenges to be overcome in order to capitalize on their advantages. These include some inherent uncertainties regarding their dependability, which mainly result from the combination of possible changes in the drive train caused by wear, unavoidable system model inaccuracies, and the high mechanical elasticities facilitating oscillations in the joints. It is shown that the resulting challenges, in particular influencing the performance in velocity estimation, robust torque transmission, trajectory control, and human-robot collaboration, can to a large extent be overcome. Thereby, achieving dependable usage of such robots marks a key step towards utilizing their unique high safety features for physical human-robot collaboration in industrial applications. In order to get an insight into the safety capabilities as a collaborative robot, a risk analysis according to the new ISO/TS 15066 has been performed comparing the class of tendon driven ultra lightweight series elastic robots with downscaled and stiff robots. Further, the influence of high compliance during contact situations has been demonstrated during a collision test.

In lightweight and downscaled robotic structures, the suitable joint position sensor size is limited, resulting in a relatively coarse discrete position signal. Furthermore, joint elasticities facilitate fast and oscillating motions containing a broad bandwidth of frequencies and velocities. In order to effectively damp the controlled motion and also for model-based computations, an accurate velocity estimation is essential. Kalman filter approaches already showed accurate performance in position signal based velocity estimation, but within a small bandwidth that correlates with the filter's measurement variance parameter. In order to create an estimation approach more suitable for the considered concept of tendon driven series elastic actuation, the velocity and frequency dependent optimal measurement variance parameter has been analyzed. The observed parameter characteristics serve as the basis for the proposed new measurement variance update rule. The resulting novel adaptive Kalman filter approach adapts better to the investigated application than the compared state-of-the-art approach. It produces a smoother and more accurate velocity estimation, as will be demonstrated in virtual and real robot experiments.

In biologically inspired mechanical structures, tendons are used to transmit forces along a kinematic chain, which must satisfy high robustness requirements by simultaneously allowing small pulley radii. Cables or belts are often not applicable due to size and force requirements in contrast to thin synthetic fiber ropes. Besides the breaking force, only a little information about the ropes is provided by the manufacturer. Thus, further research is required to investigate whether a rope is suitable to be used as a reliable component of a drive train which mainly depends on its elongation behavior. In this regard, new systematic creep experiments regarding different materials, manufacturers, and diameters, as well as bending experiments are presented in this work. The findings obtained for the rope characteristics support the material selection decisions during the system design process and give insights into the long-term behavior. In order to monitor the long-term behavior, an observer approach is presented which does not need joint torque measurements but nevertheless enables elongation detection in tendon driven kinematic chains even subject to model inaccuracies. This has been demonstrated in simulated and real robot experiments.

In an industrial application, a robotic system is expected to perform a motion without alterations over time accurately. The inherent uncertainties of the elastic tendon driven actuation can strongly influence the control performance and, thus, the reliability of the robot motion. State-of-the-art control approaches for joint elastic robot arms rely on accurate joint torque measurements and accurate models of drive train dynamics. Available torque sensors with a suitable torque range are heavy and large and do not fit into the lightweight actuation. Thus, so far only erroneous model-based joint torque estimation and consequently inaccurate load dependent friction models can be used, for which these control approaches perform unsatisfactorily. With the aim to reduce the model dependency, the performance of a friction observer under joint torque estimation errors is investigated in this thesis. This leads to the final proposed controller design that is able to compensate for both, drive train and load dynamics model inaccuracies. In particular, it integrates a friction observer into a state space approach without the need for explicit joint torque measurements eliminating the steady-state control errors and realizes contact handling. The resulting control performance has been evaluated in simulated and real robot experiments demonstrating an accurate and damped motion performance.

An essential part of human-robot collaboration consists of physical interaction for joint task solving. To perceive physical interactions, the robotic arm must be able to estimate external forces. This can be achieved by disturbance observers, which only use internal data and are therefore suitable for the regarded system. In this thesis, the accuracy limitations are investigated and discussed theoretically and via simulated robot experiments to reveal the capabilities of tendon driven joint elastic robots regarding external torque estimations. Furthermore, the user should be able to teach the needed robot motion for the executed process without high effort. For this purpose, a teach-in controller that enables hand guided motions even under drive train model errors is presented and evaluated in realistic simulation. Besides the physical interaction, successful collaboration requires clear communication between the human and robot. To investigate the influence of robot state visualizations on the user's situational awareness and robot’s intention estimation in collaborative task solving, a preliminary user study is conducted. Further, metrics for wear estimation are introduced and discussed to support the human during the assessment of the robot's integrity and serve to increase trust in collaboration.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

Sehnengetriebene, serienelastische Ultraleichtbauroboter weisen einzigartige Sicherheitseigenschaften auf, die auf ihrer sehr geringen Masse der sich bewegenden Teile, sowie der mechanischen Entkopplung der Motor- und Gliederträgheiten basieren. Dadurch sind sie besonders gut für die sichere physikalische Mensch-Roboter-Interaktion und -Kollaboration geeignet. Allerdings gehen mit diesem Antriebskonzept auch inhärente Unsicherheiten hinsichtlich der Zuverlässigkeit einher, die hauptsächlich aus der Kombination von Verschleißerscheinungen, unvermeidlichen Modellungenauigkeiten und den hohen mechanischen Elastizitäten, die Schwindungen in den Gelenken begünstigen, resultieren. Um die oben genannten Vorteile des Antriebskonzepts nutzen zu können, muss daher zunächst eine Reihe von Herausforderungen überwunden werden. Es zeigt sich, dass diese Herausforderungen, insbesondere die Leistungsfähigkeit der Geschwindigkeitsschätzung, die robuste Drehmomentübertragung, die Trajektorienregelung und die Mensch-Roboter-Kooperation, weitgehend überwunden werden können. Der damit einhergehende, zuverlässige Einsatz solcher Roboter ist ein wichtiger Schritt zur Nutzung ihrer einzigartigen Sicherheitsfunktionen für die physikalische Mensch-Roboter-Kollaboration in industriellen Anwendungen. Um einen Einblick in die Sicherheitseigenschaften im Einsatz als kollaborierende Roboter zu erhalten, wurde eine Risikoanalyse gemäß der neuen ISO/TS 15066 durchgeführt und die Klasse von sehnengetriebenen, serienelastische Ultraleichbauroboter mit den weit verbreiteten, herunterskalierten, steifen Roboter verglichen. Zudem wurde durch einen Kollisiontest der Einfluss von hoher Nachgiebigkeit in Kontaktsituationen aufgezeigt.

In leichtgewichtigen und herunterskalierten Roboterstrukturen ist die einsetzbare Größe der Positionssensoren begrenzt, was zu einem relativ groben, diskreten Positionssignal führt. Darüber hinaus erleichtern Gelenkelastizitäten schnelle und schwingende Bewegungen mit einer großen Bandbreite von Frequenzen und Geschwindigkeiten. Für eine effektiv gedämpft-geregelte Bewegung, aber auch für modellbasierte Berechnungen, ist eine genaue Geschwindigkeitsschätzung unerlässlich. Kalman-Filter-Ansätze zeigten bereits genaue Ergebnisse bei der Positionssignal-basierten Geschwindigkeitsschätzung, aber lediglich innerhalb einer kleinen Bandbreite, die mit dem Messvarianzparameter des Filters korreliert. Um für das betrachtete Antriebskonzept ein geeignetes Verfahren zu entwickeln, wird in der vorliegenden Arbeit der geschwindigkeits- und frequenzabhängige optimale Filterparameter der Messvarianz zunächst analysiert. Die hierbei beobachteten Parametereigenschaften dienen als Basis für die vorgestellte, neue Aktualisierungsvorschrift der Messvarianz. Der resultierende, neuartige adaptive Kalman-Filter-Ansatz ist für die betrachtete Anwendung besser als der verglichene State-of-the-Art-Ansatz geeignet, da eine glattere und genauere Geschwindigkeitsschätzung erzeugt wird.

In biologisch inspirierten, mechanischen Strukturen werden Sehnen zur Übertragung von Kräften entlang einer kinematischen Kette verwendet, welche hohen Ansprüchen an Robustheit genügen und gleichzeitig kleine Umlenkradien ermöglichen müssen. Aufgrund der Anforderungen an die Größe und die zu übertragene Kraft sind Drahtseile und Riemen hier häufig nicht einsetzbar – im Gegensatz zu Synthetikfaserseile. Über die Reißkraft hinaus werden von den Herstellern hierzu allerdings nur wenige Produktinformationen bereitgestellt. Daher sind weitere Untersuchungen notwendig, um zu ermitteln, ob ein Seil als zuverlässige Komponente des Antriebs geeignet ist, was hauptsächlich von dem Längungsverhalten abhängt. Hierzu werden in der vorliegenden Arbeit neue, systematische Kriechversuche bzgl. verschiedener Materialien, Hersteller und Durchmesser sowie Biegeversuche vorgestellt. Die erlangten Erkenntnisse über die Seileigenschaften unterstützen die Entscheidung zur Materialauswahl während der Entwicklungsphase eines Systems und geben Einblicke in das Langzeitverhalten. Zur Überwachung des Langzeitverhaltens, wird ein in Simulationen und Roboterexperimenten evaluiertes, beobachterbasiertes Verfahren vorgestellt, welches ohne Gelenkdrehmomentmessung auskommt und dennoch eine Erkennung der Seillängung auch unter Modellungenauigkeiten ermöglicht.

In einer industriellen Anwendung wird erwartet, dass ein Robotersystem eine Bewegung präzise und ohne Änderungen im Zeitverlauf durchführt. Die geschilderten Unsicherheiten der elastischen Sehnenantriebe können die Regelungsgenauigkeit und damit die Zuverlässigkeit der Roboterbewegung jedoch stark beeinflussen. Moderne Regelungsansätze für gelenkelastische Roboterarme beruhen auf genaue Gelenkmomentmessungen und Dynamikmodelle. Verfügbare Drehmomentsensoren mit einem geeigneten Drehmomentbereich sind allerdings schwer und groß und passen daher nicht zu dem Leichtgewichtsantriebskonzept. Daher können bislang lediglich fehlerbehaftete, modellbasierte Drehmomentschätzungen und damit ungenaue, lastabhängige Reibungsmodelle verwendet werden, mit denen die bisherigen Regelungsansätze keine zufriedenstellenden Ergebnisse zeigen. Mit dem Ziel, die Modellabhängigkeiten zu reduzieren, wird in der vorliegenden Arbeit die Leistung eines Reibungsbeobachters unter fehlerhaften Drehmomentschätzungen untersucht. Als Ergebnis wird ein Regelungsentwurf vorgeschlagen, der Ungenauigkeiten sowohl im Antriebsstrang als auch der Roboterdynamik ausgleicht. Dieser Regelungsentwurf integriert einen Reibungsbeobachter in einen Zustandsregelungsansatz ohne die Notwendigkeit einer expliziten Drehmomentmessung, eliminiert Restregelabweichungen und ermöglicht Kontaktsituationen.

Ein wesentlicher Bestandteil einer Mensch-Roboter-Kollaboration ist unter anderem die physikalische Interaktion zur Lösung von gemeinsamen Aufgaben. Um diese zu erfassen, muss der Roboterarm externe Kräfte schätzen können. Dies kann durch Störungsbeobachter, die lediglich auf Basis interner Daten arbeiten und damit für das betrachtete System geeignet sind, geschehen. In der vorliegenden Arbeit werden die Genauigkeitseinschränkungen dieser Ansätze theoretisch und in simulierten Roboterexperimenten untersucht. Ziel ist es, die Fähigkeiten von sehnengetriebenen, gelenkelastischen Robotern zur Schätzung externer Drehmomente aufzudecken. Zudem sollte es dem Benutzer möglich sein, die auszuführenden Bewegungen ohne hohen Aufwand einzulernen. Zu diesem Zweck wird ein Teach-In-Regler, der handgeführte Bewegungen auch unter fehlerhaften Antriebsmodellen ermöglicht, vorgestellt und in realistischen Simulationen evaluiert. Neben der physikalischen Interaktion erfordert eine erfolgreiche Kollaboration darüber hinaus eine klare Kommunikation zwischen Mensch und Roboter. Zur Untersuchung der Einflüsse von Roboterzustandsvisualisierungen auf das Situationsbewusstsein des Benutzers und die Schätzung der Roboterintention während kollaborativer Aufgaben wird eine vorläufige Benutzerstudie durchgeführt. Außerdem werden Metriken zur Verschleißschätzung eingeführt und diskutiert, die den Menschen dabei unterstützen, die Intaktheit des Roboters zu beurteilen.

URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-76375
Classification DDC: 000 Generalities, computers, information > 004 Computer science
600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering and machine engineering
Divisions: 20 Department of Computer Science
20 Department of Computer Science > Simulation, Systems Optimization and Robotics Group
Date Deposited: 10 Aug 2018 10:59
Last Modified: 10 Aug 2018 10:59
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/7637
PPN: 434887986
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