Visually aided force control with fuzzy parameter tuning

Abstract

Görüntü ve kuvvet sensörleri, robotlara zengin içerikli bilgi sunarlar. Bu bilgiler robotların karmaşık görevleri başarmalarını sağlar. Bu iki tip sensörün bileştirilmesi sanayide birçok robot uygulamasında ve insanların yaşadıkları ortamlarda çalışan robotlar için gereklidir. Görüntü sensörleri robotlara karmaşık ve dinamik ortamlarda çalışma yetisi kazandırır. Kuvvet sensörleri ile ise, temas sezilebilir ve manipülasyon görevlerinde robot ve manipüle edilen objelerin hasar görmesi önlenebilir. Görüntü ve kuvvet sensorlerinin birleştirilmesi ile ise robot bütün bu avantajlar ile donatılmış olur ve robotun yapabildiği görey sayısı önemli derecede artar. Fakat, bu sensör birleştimesi tek düze bir iş değildir. Bu tezde görüntü tabanlı kontrol ve kuvvet kontrolü konusunda yapılmış bazı araştırmaları sunulmaktadir. Görüntü/kuvvet birleştirmesi konusundaki mevcut çalışmalar irdelenmiştir. Bu methodların denenmesi için bir manipulasyon görevi, durum çalışması olarak tanımlanmıştır. Bu görev, dönme serbestisi olan bir obje üzerindeki sabit bir noktaya, sabit miktarda bir kuvvet uygulamasını içerir. Bu görevi gerçekleştirmek için görüntü tabanlı kontrol ve açık kuvvet tabanlı control teknikleri görev kordinat takımı ile kullanımıştır. Sabit parametre kullanan kontrolörlerin dezavantajları belirtilmiş ve bu dezavantajların üstesinden gelmek için bulanık mantık ayarlaması kullanılan iki çözüm önerilmiştir. İlk çözüm, hibrit control kategorisine girmektedir. İkinci çözüm ise, bir paylaşımlı control stratejisidir. Bu kontrolörler literatürde yenidir; bulanık mantık ile parametre ayarlaması kullanan ilk görüntü ve kuvvet birleştirme çalışmalarıdır. Sabit parametre kullanan kontrolör ve bulanık değiştirgeli kontrolörler, iki serbestlik dereceli, doğrudan işlemeli SCARA tipi robot üzerinde uygulanmış ve deney sonuçları karşılaştırılmıştır. Deney sonuçları göstermektedir ki, bulanık mantık kullanarak parametre ayarlama yöntemi performası arttırdığı gibi kararsızlığa neden olabilecek robot hareketlerini de önlemektedir.

Vision and force sensors provide rich information which can enable robots to execute complex tasks. The integration of these two types of sensors may prove very useful in many industrial robotic applications, as well as for the robots that operate in environments where humans live. Vision sensors give robots the ability to operate in complex and dynamic environments. With force sensors contacts can be detected, and manipulation tasks can be done without the risk of damaging the workpiece. The integration of vision and force sensing systems equips robots with all these advantages and the abilities of robots can rise dramatically by the integrated use of these sensors. However, this integration is not straightforward. In this thesis, a literature survey about visual servoing and force control is presented firstly. Present integration methods are reported and discussed. A manipulation task is defined as a case study problem. In this problem, a constant magnitude normal force is to be exerted at a fixed point on an object which is free to rotate. Visual servoing and explicit force control techniques are applied next in the task frame formalism to achieve this objective. Disadvantages of the constant parameter controllers are addressed and two solutions in which controller gains are tuned with fuzzy logic systems are presented. The first solution is in the hybrid control category, whereas the second controller is a shared control strategy. These controllers are novel ones; they are the first applications of the fuzzy gain tuning on the integration of vision and force control systems. Experiments are carried out on a two degrees of freedom (DOF) direct drive SCARA type robot and the results obtained with fixed-parameter and fuzzy-tuned control methods are compared. The experimental results show that using fuzzy gain scheduling for the integration of force and vision systems improves the performance of combined controller and also prevents possible causes of instability.