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低成本柔顺机器人操控的准直驱技术
论文传送门点我 Project Blue 摘要
机器人必须降低成本并且具备力控制能力以便在不受限制的人类环境中广泛、安全地部署。我们提出了准直驱Quasi-Direct Drive, QDD驱动作为一种有效的范式用于在低成本的人类环境中实现机器人的力控制操控。我们的原型机——Blue——是一个人类尺度的7自由度机械臂具有2公斤的载荷能力。Blue的成本可以低于5000美元。我们展示了Blue具有满足人类操作者需求的动态特性机器人具有7.5赫兹的名义位置控制带宽和4毫米以内的重复定位精度。我们演示了一个基于虚拟现实的接口可以作为远程呈现和收集机器人训练演示的方法。还讨论了Blue系统的可制造性、可扩展性和潜在用例。更多视频和信息可以在线访问https://berkeleyopenarms.github.io。 I. 引言
A. 问题定义和用户需求
机器人操控的未来在于不受限制的环境例如仓库、家庭、医院和城市景观。这些机器人必须能够在不完美的驱动、感知失误和未建模接触的情况下与人类一起操作并确保安全。与传统的位置控制机械臂不同力控制机器人能够稳健地对未预料的交互做出反应而不会对环境或机器人本身造成损害。我们认为当前的柔顺机械臂类别要么太贵要么性能不足以在人类环境中完成有用的任务。本文提出了一种完全实现的低成本准直驱QDD机械臂范式并讨论了该系统设计和制造过程中考虑的因素。我们的设计目标支持基于人工智能的控制方法的最新趋势。我们相信如果力控制机器人变得负担得起这些控制方法可以更广泛地应用于人类环境。如图1所示一个具有运动学人类形态的机器人由肩部的3个自由度、肘部的1个自由度和手腕的3个自由度组成可以更好地模仿人类动作允许在人类环境中更好的机动性并实现更直观的远程操作。这在学习演示Learning from Demonstration, LfD中很有用其中人类操作者通过包括虚拟现实VR远程操作在内的方法提供任务演示。
B. 定义有用的机器人操控器
我们定义了一个设计范式使得有用的、低成本的机器人臂能够在不受限制的环境中完成操控任务。a) 我们根据类似于人类的指标来定义“有用”人类尺度、7个自由度、2公斤载荷、安全、柔顺并且重复定位精度在10毫米以内。b) 我们定义低成本为对于一次制造运行超过1500个机械臂的情况向最终用户定价低于5000美元。c) 考虑的任务部分包括卸载洗碗机、给冰箱补货、清理地板、开门、打开微波炉、整理包裹、物理性中风康复、折叠洗衣、清洁窗户、整理床铺和清洁浴室。我们在厨房清洁、桌子整理、远程呈现和机器维护中演示了机器人的应用。
C. 定义有用的带宽和载荷
超人的带宽和载荷能力能够在受限的工业自动化任务中实现高速和高精度。然而如果目标是通过人类远程操作安全地操控家用物品同时最小化成本就必须做出性能权衡。这激发了我们为设计寻找新的有用带宽和载荷指标。
带宽是衡量执行器在更高频率下提供力或控制位置的能力的指标。我们相信只要机器人的有效带宽大于人类用户的带宽为人类远程操作设计的机械臂就可以被视为有用的。作为设计的下限关于人类肌肉肱二头肌特性的研究表明最大有效位置带宽为2.3赫兹如Aaron等人[8]所发现。图2比较了人类带宽特性和Blue的特性。 商用机器人的额定载荷通常涵盖保守的加载条件在连续操作中保证在最坏位置下保持高带宽轨迹跟踪同时承载最大的“额定”载荷。我们相反地定义一个有用的载荷为能够覆盖最大任务集合的载荷以人类的速度为例。例如位置带宽在高载荷下可能会受到影响因为在第I-B节中考虑的任务并不普遍需要高载荷的灵巧性。
从自然界中汲取灵感我们考虑人类在操控任务中如何潜意识地最小化能量输出。人类手臂的臂质量与有效载荷比为1:1(约4kg:4kg)但人类无法持续保持完全有效载荷(100%占空比)。对于物体操纵人类的稳态(RMS)力输出很差但具有很高的“突发功率”能力。将此扩展到机器人设计中如果将最大负载假设为短时间努力的峰值而不是连续操作的要求则可以减少机器人的总体质量和惯性。在第V.E节和图10、11中我们描述了在热限制范例中操作的机器人的注意事项。
D. 低成本设计约束
我们的目标是将通用机器人操控器的成本降低到我们能够在伯克利加州大学机器人学习实验室的每个研究人员的桌面上放置一个机器人的程度。为了实现这一点我们相信一个系统的成本必须大约等同于一台高性能的研究计算机 $5000。
II. 相关工作
A. 机器人系统中的柔顺性
柔顺性是机器人展现出低阻抗的能力在外力作用下能够移动。一个刚性不柔顺高阻抗的机器人在靠近人类操作时可能危险并且在碰撞过程中可能对自己或环境造成破坏。然而一个完全柔顺的机器人将无法巧妙地操控物体也无法响应高频指令低带宽。柔顺性可以是系统的被动固有特性也可以是主动添加到原本不柔顺的系统中。通过输出扭矩的感应和反馈控制可以实现主动柔顺这在串联弹性驱动SEA[10]和现代的“协作机器人”[11]中可以找到。被动柔顺性是可以通过外部力驱动的系统的特性无需使用反馈控制。通过可逆驱动传动可以实现被动柔顺性其中外部力作用于输出端时电机可以被“感知”通过测量电机电流。可逆驱动使得高度稳健的扭矩控制成为可能因为电机本身也充当扭矩传感器。
B. 人类载荷下的力控制机械臂
工业解决方案Kuka的LBR具有出色的闭环应变基础力控制[15]售价超过67000美元。类似的Franka Emika臂售价为29900美元。Rethink Robotics的“Baxter”售价为25000美元两个臂已被一个名为“Sawyer”的单7-DOF臂取代售价为29000美元。目前提到的所有机器人除了Baxter外都使用谐波传动这些传动可以通过额外的传感器制成可逆驱动但本质上并不柔顺。
可逆驱动研究解决方案Barrett WAM售价135000美元是一个高度可逆驱动的机械臂通过将所有执行器放置在基座中并使用低摩擦电缆传动来实现有用的载荷[16]。Willow Garage PR2售价400000美元为2臂完全集成的移动机械臂通过重力补偿机制实现可逆驱动允许执行器的缩小尺寸[17]。这些平台的高成本受到了复杂设计方法的影响。
C. 现有的低成本机械臂
Quigley的低成本机械臂是为操控研究而设计的机器人的一个例子它在成本、柔顺性和载荷等元素之间进行了仔细的设计权衡[18]。尽管材料清单BoM部分的成本估计为4135美元但并未考虑制造成本和复杂性。其他低成本机械臂具有或不具有柔顺性目前通过减少自由度[19] [20]和/或使用现成的业余爱好者伺服电机实现并且显著降低了载荷[21]。
D. 驱动方案
串联弹性机器人的成功实施表明尽管机械和控制带宽较低但仍可完成有用的任务[22]。然而尚不清楚现有的SEA执行器解决方案是否可以实现低成本。Rethink Robotics Baxter是这一范式的最接近实现为双臂系统售价25000美元。可逆驱动为不受限制环境中的机器人带来了希望并实现了具有强大力控制的可选择阻抗。直驱是最具可逆性的但臂中的高电机质量使得高DoF系统不切实际。最近准直驱QDD执行器传动比1:10已被用于腿部运动并具有低摩擦、高可逆驱动、坚韧、简单、强大的力控制等理想特性以及可选择阻抗[23]。这种驱动方法的主要缺点是降低了扭矩密度[13]。 III. 低成本柔顺操控的设计
A. 准直驱驱动
我们为Blue系统选择了QDD因为它能够在广泛的传动选项中实现可逆驱动如齿轮、皮带、电缆等并且具有足够的扭矩密度。我们选择了iFlight的大型气隙半径无刷外转子电机见表II因为它们在相对较低的成本下具有出色的Km密度。外转子电机以增加的惯性为代价具有更高的扭矩密度[24]。热考虑在第五节中讨论。
B. 差分齿带传动
我们选择齿带传动而不是电缆因为它们相对容易组装和张紧耐用允许连续旋转效率高95%背隙小并且具有高可逆性。我们选择了带有玻璃纤维张力元件的15毫米宽GT3皮带齿距为3毫米以实现可行的最大单级齿轮比将动力从16齿的小齿轮传递到114齿的输出滑轮实现了7.125:1的单级减速。每个机器人链节具有2-DoF差分输出将两个平面QDD齿带传动组合成输出的俯仰和滚转运动如图3所示。差分驱动的好处包括在分担引起的重力负载时部分负载共享。齿带的优点是它们能够远距离传输动力。将电机质量移向肩部减少了由于重力引起的扭矩和飞行惯性有助于缓解QDD驱动固有的较差扭矩密度。通过将每个DoF的总电机和传动质量定位然后计算肩部的重力引起的扭矩和飞行惯性产生了一个保守的比较。使用齿带将电机向后移动大约可以减少肩部的重力引起的扭矩30%以及飞行惯性的30%。我们选择了齿轮差分器因为它们的简单性、可靠性、抗冲击性、连续旋转能力和较低的部件数量。由于差分器在低速下运行因此可以在预载下成功使用大型塑料齿轮。
C. 模块化结构外壳
Blue是一个为可能与人类交互而设计的机器人。模块化、重复的结构外壳旨在容纳、保护和支持手臂的所有组件同时将设计复杂性集中在少数几个可注塑成型的部件中这些部件处理结构、从夹缝点安全和机械耦合。每个外壳的底部是一个双螺栓夹具可以在所有方向上抵抗扭矩。外壳之间的连接直径有限以避免潜在的手指挤压点。
D. 基座和夹持器
我们开发了一个1-DoF齿带基座以创建一个3DoF肩部。虽然去除了差分负载共享但将伺服电机安装在大型铝基座上大大增加了热质量和散热。如图4所示我们设计并实现了一个低成本的平行颚夹持器。研究中使用的可比端执行器通常价格超过5000美元这将违背低成本范式的目的。伺服模块与手臂其余部分相同驱动一个可逆驱动的螺旋丝杠通过齿轮和齿条驱动四杆连杆手指。尽管夹持器范式越来越多样化但我们选择平行颚因为它们的可预测性、鲁棒性、简单性低成本和易于模拟[6]。
E. 电机驱动器和传感器
Blue的准直驱驱动利用每个伺服一个驱动板所有传感器同位布置以最小化布线复杂性、连接器故障点和制造成本。为Blue开发了定制的电机驱动器[25]。每个驱动板配备有以下传感器14位绝对轴向磁性编码器用于电机换向和机器人位置感应12位电流感应用于每个伺服电机的闭环电流从而扭矩控制3轴加速度计用于状态估计、碰撞检测和控制以及启动机器人校准如[26]所设想的那样以及温度传感器用于热监测和必要时的关闭。
IV. 系统集成
动力由一个双象限48V 8A MeanWell开关调节器提供。峰值功率可预期为250W瞬时无负载时连续功率为25W。一个定制的反向电流分流电路保护低成本电源免受反向电流流的影响。
A. 控制与通信
Blue的控制系统围绕一个中央控制计算机构建目前是Intel NUC, BOXNUC7I3BNK运行Ubuntu Linux并大量使用ros control [27]框架。计算机确定执行器扭矩命令并通过运行在170Hz、1Mbps数据速率的共享RS485总线将它们发送到每个伺服电机。固件更新、驱动器配置和电机校准也利用相同的RS485总线。使用前馈重力和科里奥利补偿扭矩计算PID关节控制。每个伺服电机本地以20kHz的实时电流控制运行。
B. 逆运动学
通过6-DoF VR远程操作界面如图5所示实时控制7-DoF末端执行器需要一个具有关节状态连续性的计算效率高的算法。使用迭代逆运动学求解器并使用次要关节状态目标来限制手臂的冗余自由度[28]。通过将次要目标设置为匹配人类休息位置使远程操作更加直观肘部自然定向。在这个姿势上的关节误差在7-DoF机械臂雅可比的零空间中优化。远程存在允许用户与他人远程实时交互。使用VR界面操作机械如图5所示是可能的而Blue的柔顺性使其可以在人类环境中安全地操作。
第五章 性能指标和实验 A. 重复性实验
通过类似于[18]的方法测量了位置控制的重复性即将机器人从一个“家”位置移动到工作空间中的八个预定义停留位置之一随机选择然后返回到“家”位置如图6.a所示。使用OptiTrack运动捕捉系统以100Hz的频率记录运动。家位置的标准偏差为(x, y, z)轴的(0.89, 2.2, 1.6)毫米以及(roll, pitch, yaw)轴的(0.53, 0.29, 0.09)度。图6.b显示了在最高方差平面上133次运动的家停留点分布。所有试验都在半径为3.7毫米的范围内而从家位置中心的平均偏差为2.6毫米。图6.d显示了每个终点周围末端执行器姿势的分布。通过增加输出关节编码器或视觉反馈可以实现更高的重复性。
B. 静态扭矩滞后
存在于所有执行器中的摩擦限制了可逆性并降低了电机作为扭矩传感器的潜力。这种摩擦导致了一个扭矩滞后带其高度代表了命令扭矩与实际输出扭矩之间映射的不确定性的界限。通过锁定执行器输出缓慢循环电机扭矩并测量输出扭矩来测量静态扭矩滞后带。结果显示了一个完整的2-DoF差分驱动输出滚动的最坏情况界限为2.6 Nm如图6.c所示。电机齿轮扭矩占总测量的0.89 Nm反向驱动扭矩的0.47 Nm。图6.c中可以看到由电机齿轮效应引起的扭矩波动。虽然目前将齿轮扭矩与摩擦混合在一起但通过额外的校准和前馈控制[29]可以减少这种影响。
C. 位置控制实验
构建了一个测试单元以固定一个2-DoF模块化链路并实时测量输出位置同时加入带传动的刚度1.3 kNm/rad并汇总差分、3D打印塑料外壳和3D打印关节耦合刚度汇总为1.2 kNm/radian。质量垂直悬挂以避免重力的定向传输预载使用旋转编码器通过电缆滑轮传动记录臂的平移。1) 阶跃响应如图7所示肩部提升的阶跃响应是在表示(0, 0.6, 2) kg载荷的(0.13, 0.27, 0.76) kgm2惯性下进行的。对于6度阶跃命令超调分别为(0.15, 1.1, 2.3)度导致中程(50-70%机器人伸展范围)末端执行器超调分别为(0.1, 0.8, 2.8)厘米。通过平滑轨迹由远程操作或轨迹优化提供可以部分处理欠阻尼动力学。2) 位置带宽位置控制带宽描述了执行器能够有效跟踪姿态命令的最大频率。图2将机器人的位置带宽与人类肱二头肌的位置带宽进行了比较载荷变化时而图8描述了肩部在各种中程载荷下的位置控制带宽。
D. 扭矩带宽实验
扭矩带宽是衡量命令扭矩能够多快通过传动传递导致输出扭矩变化的指标。高扭矩带宽与可逆传动相结合可以实现可选择的阻抗控制其中机械臂动力学可以快速改变以最适合交互环境。通过将2-DoF臂链的执行器输出接地到两个20公斤基于应变的负载电池上测量了扭矩带宽其信号通过双仪器放大器放大然后由14位ADC采样通过数字低通滤波器以400 Hz的实时速度将数据传输到中央计算机。一个从0.1到60 Hz的10Nm的chirp信号在300秒内被命令。如图9所示由于输出频率响应中的非线性谐波输出扭矩偶尔会达到单位增益的峰值。跟随采样峰值的滚降保守估计带宽扭矩得出估计的控制带宽为13.8 Hz。在类人设置中的人类性能极限为2.3 Hz [8]。 E. 热实验
为了最大化QDD的可逆性性能需要将电机运行在其热极限附近。热量几乎完全由I^2R电阻性损失在电机内部产生。实现峰值扭矩涉及将电机驱动超过其持续热极限这激发了热测试。评估了每个电机的平均功率消耗然后结合测量的热散发常数以通知机器人的峰值能力。在60秒重复的拾取和放置机器人动作中测量了每个电机的功率。总RMS电机功率为20瓦特用于“正常”运动且无载荷如图10所示。如图11所示在拾取和放置任务期间90%的功率在前三个臂电机基座 - M1肩部 - M2M3之间分配。肩部电机M2和M3散发相当数量的热量并且可以保守地作为汇总热模型处理以计划峰值“爆发”臂能力以%循环次数表示。集成电机功率显示为实色建议对于正常运动使用简单的平均功率模型。基座电机M1直接螺栓固定到大型铝基板-散热片上提供了显著的热余量。在臂体内测量了热散发常数为带风扇时0.93 W/°C无风扇时0.3 W/°C。风扇开启时肩部电机可以以70°C散发40W的连续功率导致总约为20Nm的持续输出扭矩0.5kg载荷完全伸展或20瓦特的冷却余量如果尊重图10中建立的平均值。假设20瓦特RMS“休息”功率可以在肩部电机估计1103 Ws/°K热容量中暂时倾泻热量产生23%时间循环次数的额外35Nm扭矩能够在超过2分钟的时间内保持2kg载荷完全伸展具有10 Nm的动态余量然后看到电机温度上升10°C并且需要“休息”7分钟。如果总平均功率不超过40瓦特可以进行更短的爆发并且休息时间更少。 F. 远程操作任务
通过远程操作尝试了一系列人类任务以评估机器人的定性性能其中一个任务如图5所示。挑战包括通过机器人受限的摄像机反馈判断物体深度并命令交互力因为使用了单一的控制器调整并且唯一的输入是任务空间中的6-DoF位置目标。成功的任务包括操作浓缩咖啡机拿起m5螺栓用纸巾清洁桌子以及整理。
第六章 制造性和成本分析
我们设计了所有塑料部件以便大量注塑成型金属部件设计为平面且易于加工硬件则选择通用或来自现有高容量产品如自行车、3D打印机和无人机的部件。在实验室中我们制造了七个Blue臂本文中介绍的版本进行测试。臂部可以最小化部署为单个单元基座平放在桌面上。
A. 原型成本
在内部进行了7个单元的生产运行期间每个臂的材料清单BoM成本追踪为3328美元如表II所示。塑料部件是在Markforged Onyx One和Monoprice MP Select Mini 3D打印机上打印的。我们的原型成本约75%是电机和驱动板。机械加工部件来自全球的机械加工厂。每个机器人臂的组装时间约为6小时。组装成本未计入表II。
B. 制造和规模化成本分析
为了全面评估操控的低成本设计范式我们与三家合同制造CM公司合作确定规模化生产Blue臂的成本。我们从加州湾区的三家CM公司获得了报价并基于这些报价制定了表III中展示的估算。为25个独特的塑料部件创建工具的估计成本为160,000美元。其他CM启动成本和不可恢复的工程费用NRE可能总计12,000美元。如表III所示如果生产量超过1500个Blue臂消费者的最终成本可以保持在我们的5000美元目标范围内。
第七章 讨论与未来工作
未来的机械工作包括通过减少齿带跳齿来提高鲁棒性实施纤维增强热固性塑料外壳以避免长期结构蠕变以及添加滑环以实现连续旋转消除硬停止并减少电缆疲劳。软件改进包括使用机载加速度计的扰动观察器以及完全自动的启动校准程序。跨机器人平台的柔顺性基准测试将有利于操控社区。未来的工作包括通过测量Z宽度代表在频率范围内可实现的阻抗[30]来测试和比较商用机器人的力控制能力。
