< Terug naar vorige pagina

Project

Op weg naar efficiënte berekening en vereenvoudigde specificatie van declaratief gespecificeerde robotvaardigheden

Dit proefschrift draagt bij tot het gevestigde paradigma van declaratieve specificatie van robottaken, door middel van (potentieel tegenstrijdige) beperkingen en objectieven, met het oog op industriële toepassingen. Een
declaratieve specificatie scheidt de taakprogrammering van de manier waarop de taak wordt uitgevoerd. Het laatste wordt opgelost door planningsalgoritmes die rekening houden met een wereldmodel, wat deze aanpak beter doet veralgemenen dan vast geprogrammeerde bewegingen. De beperkte onzekerheid in gecontroleerde industriële omgevingen, evenals de vereiste hoge prestaties en de limieten van het systeem, motiveert de keuze voor een raamwerk rond optimale regeltechniek op het continue niveau om de robotbewegingen te plannen en te regelen.


Ondanks het duidelijke potentieel van optimale regeltechniek en zijn reactieve tegenhanger modelgebaseerde voorspellende regeling of model predictive control (MPC) om de industriële praktijk te verbeteren, is een breed gebruik ervan beperkt door hun rekenintensieve karakter en de grote ingenieursinspanningen. Dit proefschrift introduceert drie bijdragen en stelt verkennend werk voor om deze specifieke uitdagingen aan te pakken.


Ten eerste beschrijft het proefschrift een eenvoudige en pragmatische formulering, gebaseerd op exact penaliserende functies, voor het oplossen van taakspecificaties waarbij opgelegde beperkingen worden geprioriteerd. Onze aanpak vermindert zowel de rekenkost als de uitdagingen bij het implementeren van een lexicografisch optimalisatie-algoritme. Onze formulering kan rechtstreeks geïmplementeerd worden in bestaande robotregelingsarchitecturen gebruikmakend van kant-en-klare oplossingsalgoritmes, en is meerdere malen sneller dan de standaard sequentiële methode. Voor voorspellende regelproblemen rapporteert dit werk, voor zover gekend, voor de eerste maal rekentijden die de praktische haalbaarheid van geprioriteerde MPC aantonen.

Ten tweede herziet dit proefschrift het Popov Vereshchagin (PV) oplossingsalgoritme en geeft een verklarende afleiding. PV is een weinig bekend maar efficiënt algoritme voor robotdynamica met beperkingen, ontwikkeld in de jaren 70. Verder stelt het proefschrift belangrijke uitbreidingen voor. Ten eerste voegt het twee originele algoritmes van lage-orde complexiteit toe voor dynamica met beperkingen. Ten tweede legt het een nieuwe link tussen de PV berekeningen enerzijds en het klassieke probleem van het berekenen van de inverse operationele ruimte traagheidsmatrix (OSIM) anderzijds met het oog op het bereiken van een efficiënt OSIM algoritme. Voor grotere robots zoals humanoïden, halveren deze bijdragen het aantal bewerkingen vereist voor de oplossingsalgoritmes voor robotdynamica met beperkingen. Deze bewerkingen vormen een belangrijk aandeel (tot 80) in de rekenkost van het optimale regelprobleem (OCP).

 

Ten derde vermindert dit proefschrift de ingenieursinspanning bij het opstellen van prototypes en het praktisch gebruik van robotbewegingen met optimale regeling door de ontwikkeling van de Python toolbox Tasho. Tasho biedt een interessant ontwerppatroon voor het programmeren van complexe taken door het samenstellen van eenvoudige taken. Het biedt tevens een verticaal geïntegreerde procedure om een abstracte taakspecificatie te vertalen naar een bewegingsvaardigheid in de vorm van een Orocos component die op een eenvoudige manier ingebed kan worden in een ruimere besturingsarchitectuur.


Ten slotte stelt dit proefschrift een verkennend werk voor, met een blik op de toekomst, rond geïntegreerde taak- en bewegingsplanning (TAMP). Hierbij worden de bewegingsvaardigheden, gebaseerd op optimale regelproblemen, automatisch geordend door een planner met lange horizon, voor het bereiken van abstracte doelen die symbolisch zijn gespecifieerd. De imperfecte abstractie van het continue niveau, geïntroduceerd door het symbolische niveau, wordt opgelost door TAMP door middel van bidirectionele communicatie tussen de twee niveaus, wat ervoor zorgt dat de opeenvolgende bewegingen ook realiseerbaar zijn op het continue niveau.

Datum:20 aug 2018 →  13 sep 2023
Trefwoorden:Optimal control, Motion planning, Multi-robot systems, Numerical optimization
Disciplines:Productietechnieken, Andere mechanische en productie ingenieurswetenschappen, Productontwikkeling, Controlesystemen, robotica en automatisatie, Ontwerptheorieën en -methoden, Mechatronica en robotica, Computertheorie
Project type:PhD project