로봇 기술 에서 힘 도동 감지: 응용, 센서, 시작
로봇에 대한 힘과 동력을 감지하는 데 대한 실용적인 가이드: 5 가지 핵심 응용 프로그램, 센서 선택 가이드, ROS2 통합 튜토리얼, 입구 제어 기본 사항 및 F/T 센싱이 접촉 풍부한 조작을 가능하게 하는 방법.
시각은 로봇에게 어떤 것이 있는지 알려줍니다. 힘동력 감지은 그것이 얼마나 밀고, 끌어내고 압축하는지 알려줍니다. 접촉이 풍부한 조작을 위해 - 집합, 삽입,
힘-토크 감지 의 방법
힘과 동전 (F/T) 센서는 로봇의 한 지점에서 기계적 부하의 여섯 가지 구성 요소를 측정합니다. 각 카르테시아 축을 따라 세 선형 힘 (Fx, Fy, Fz) 와 각 축을 둘러싼 세 동전 (Tx, Ty, Tz) 이 있습니다. 이 여섯 값은 함께 톱니가 형성됩니다. 로봇과 센서 위치에서 그 환경 사이의 기계적 상호 작용의 완전한 설명입니다.
대부분의 F/T 센서는 손목에 설치되어 있습니다. 마지막 팔 연결과 [말 효과자] (
이러한 정보는 카메라에 보이지 않으며, 단 하나의 공동 모터 전류에서만 믿을 수 없습니다. 일부 현대 무기 (프랑카 에미카, 쿠카 iiwa) 는 대략적인 F/T 신호를 제공하는 공동 토크 추정치를 제공하지만, 전용 손목 장착 F/T 센서는 현저하게 더 나은 정확성과 소음 특성을 가진 고 대역폭력 데이터를 가산합니다. 보다 자세한 기술적인 개요를 위해 [포스 토크 감지 문장 항목]
응용 프로그램 1: 구멍 및 정확성 삽입
F/T 감지으로 로봇은 검색 패턴을 실행할 수 있습니다.
이 원칙은 연결기 가동, 스냅 피트 집합, 나
응용 프로그램 2: 표면 추종 및 가늘
표면 추종은 로봇이 경로를 추적하는 동안 표면에 대한 지속적인 접촉력을 유지하도록 요구합니다. 가늘기,
F/T 센싱을 통해, 입구 또는 피동력 컨트롤러는 표면 기하학에 관계없이 원하는 정상적인 힘을 유지합니다. 컨트롤러는 전류 힘을 읽고 원하는 힘 설정 지점과 관련하여 오류를 계산하고 오류를 줄이기 위해 로봇 위치를 조정합니다. 500-1000 Hz 제어 속도는 곡선 또는 불규칙한 표면에서도 부드럽고 일관된 접촉을 생성합니다. 경로에서 세트포인트의 경우 서로 다른 표면 요구사항을 충족시키기 위해 다양하게 설정될 수 있습니다. 얇은 부분에서 가벼운 힘, 두꺼운 부분에서 무거운 힘.
응용 프로그램 3: 인간과 로봇 협업
인간과 작업 공간을 공유하는 협력 로봇 (코봇) 은 의도하지 않은 접촉을 감지하고 안전하게 대응해야 합니다. F/T 센서는 두 가지 중요한 안전 기능을 가능하게 합니다. 충돌 감지 (불 예상된 힘의 급증으로 즉각적인 정지 또는 컴플라이언스 후퇴가 발생) 및 핸드 가이드 (운전자는 로봇을 물리적으로 밀어내고 F/T 센서는 로봇을 원하는 방향으로 움직이기 위해 적용된 힘을 감지합니다).
손 가이드 (Hand-guiding) 는 운동학 교육에도 사용됩니다. 운영자는 로봇을 작업 궤도를 통해 물리적으로 움직이며 시스템이 시범으로 움직임을 기록합니다. F / T 센서는 의도적인 가이드 세력 (순고, 방향) 과 우연한 접촉 세력 (일치, 무작위) 사이를 구별하여 시스템이 더 깨끗한 시범을 위해 기록된 궤도를 필터링 할 수 있습니다.
응용 프로그램 4: 텔레오퍼레이션 파워 피드백
양방향 원격 조작 시스템에서, 추종 로봇에 있는 손목 F/T 센서는 환경과의 상호 작용력을 측정하고, 이를 리더 장치로 전송하여, 이를 조작자에게 촉각적 피드백으로 전달한다. 이 힘 피드백은 접촉이 풍부한 작업에 대한 텔레오퍼레이션 품질을 크게 향상시킵니다. 조작자는 지갑이 물체에 접촉할 때, 로봇이 삽입 중에 얼마나 강하게 압력을 가하고 있는지, 그리고 집합이 부착되는 것을 느낄 수 있습니다.
F/T를 가능하게 하는 텔레오퍼레이션은 [이미테이션 학습] (
응용 프로그램 5: 질 모니터링 및 슬라이드 탐지
손목 F/T 센서는 실시간으로 잡기 안정성을 모니터링 할 수 있습니다. 잡기가 물체에 닫힌 후, F/T 신호는 잡기가 안전 (안정된 힘 프로파일), 슬라이딩 (오스틸링 또는 파동 힘) 또는 실패할 예정 (부동 뿔 경계로 접근하는 힘) 여부를 나타냅니다. 이 정보는 반응형 잡기 조절을 가능하게 합니다. 슬라이드가 감지되면 잡기를 강화하고, 힘 프로파일들이 불안정을 나타낼 때 다시 잡을 수 있습니다.
슬라이드 탐사는 특히 불확실한 마찰 특성을 가진 물체를 처리하는 데 유용합니다 (습, 기름진 또는 슬라이디한 표면) 그리고 물체가 운송 중에 외부 힘에 노출되는 조작 작업 (중력 분포가 바뀐 물체를 쌓아두고, 삽입력이 잡힌 부분에 작용하는 구성 요소를 조립하는 데).
센서 선택 안내서
올바른 F/T 센서를 선택하는 것은 측정 범위, 해상도, 대역폭, 비용 등 4가지 요소를 균형 있게 고려해야 합니다.
** 측정 범위**는 센서가 손상을 입지 않고 측정할 수 있는 최대 힘과 전동력을 정의합니다. 너무 작은 범위의 센서는 정상적인 작동 중에 포화되어, 중요한 순간에 데이터를 잃습니다. 너무 큰 범위의 센서는 섬세한 작업에 poor resolution를 가지고 있습니다. 범위와 작업에 맞추어: 가벼운 조작 (0-50 N 힘, 0-5 Nm 토크), 일반 조작 (0-200 N, 0-20 Nm), 무거운 용량 처리 (0-500 N+, 0-50 Nm+).
상해상도는 센서가 감지할 수 있는 가장 작은 힘의 변화를 결정합니다. 정밀 조립 작업 (밀착 클리어런스 (peg-in-hole) 와 함께) 에 있어서, 0,1 N 이상의 해상도가 필요합니다. 충돌 감지 및 거친 힘 제어에 있어서, 1 N 해상도는 충분합니다. 더 높은 해상도는 일반적으로 더 작은 범위를 의미합니다. 이것은 F/T 센서 설계에서 근본적인 타협입니다.
역폭는 센서가 새로운 가수들을 얼마나 빨리 보고할 수 있는지 결정한다. 접촉 감지 및 충돌 모니터링을 위해 1 kHz 또는 더 높은역폭이 바람직하다. 접촉 사건은 밀리초에 발생하며, 100 Hz 센서는 일시적인 충돌을 놓칠 수 있다. 힘 제어 표면 추종 및 정지 상태 작업에 100-500 Hz는 일반적으로 충분하다.
**비용은 크게 다양하다. ATI Mini45와 Mini85 (연구 금 표준) 은 범위와 인터페이스에 따라 3,0007,000달러에 달하지만, 예외적인 정확성, 7kHz 대역폭, 광범위한 문서 제공을 제공합니다. Robotiq FT 300-S는 대역폭이 낮지만 USB/더넷 통합이 더 쉬워지고 로스 로스 네이티브 지원으로 2,0003,000달러에 달한다. 온로봇 헤엑스는 2000~4,000달러에 F/T 센서를 직접 접착기-팔 인터페이스에 통합한다. 예산 제한된 연구용으로, 보타 시스템즈 (Bota Systems) 과 와코 기술 (Wacoh Tech) 의 신기 센서는 저렴한 비용으로 탄탄한 성능을 제공한다.
F/T 센서 사양 비교
| Sensor | Force Range | Resolution | Bandwidth | Noise (RMS) | Interface | Price |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ATI Mini45 | +/-145 N (Fxy), +/-290 N (Fz) | 0.025 N | 7 kHz | 0.05 N | EtherCAT, Net F/T (Ethernet) | $4,000-5,500 |
| ATI Gamma | +/-65 N (Fxy), +/-200 N (Fz) | 0.0125 N | 7 kHz | 0.02 N | EtherCAT, Net F/T | $5,000-7,000 |
| Robotiq FT 300-S | +/-300 N | 0.2 N | 100 Hz | 0.5 N | USB, Ethernet, Modbus | $2,000-3,000 |
| OnRobot HEX-E | +/-200 N (Fxy), +/-500 N (Fz) | 0.2 N | 1 kHz | 0.3 N | Integrated (tool changer) | $2,500-4,000 |
| Bota Systems SensONE | +/-200 N | 0.1 N | 800 Hz | 0.15 N | EtherCAT, USB | $1,500-3,000 |
모방 학습 데이터 수집을 하는 연구실에서는 ATI Mini45이 권장 기본입니다. 7 kHz 대역폭은 낮은 대역폭 센서가 놓친 접촉 간격을 캡처하고, 정확한 조립 해설을 위해 소음 바닥은 충분히 낮습니다. 예산에 따른 생산 배포를 위해, Robotiq FT 300-S는 상당히 쉬운 통합으로 적절한 성능을 제공합니다. 보타 시스템 센스ONE는 ATI 수준의 성능과 Robotiq 수준의 가격 사이의 좋은 중간 지점을 제공합니다.
기량 측정 절차
적절한 캘리브레이션은 실행 가능한 데이터를 제공하는 F/T 센서와 제어 루프에 소음을 추가하는 센서 사이의 차이입니다. 설치 후 세 가지 캘리브레이션 단계가 필요합니다.
1. 제로 오프셋 캘리브레이션: 센서에 아무 것도 연결되지 않고 (또는 알려진 최종 효과자만 있으면) 센서 출력을 기록하십시오. 이 기본값은 모든 다음 측정에서 빼야합니다. 각 세션 시작에서 제로 캘리브레이션을 수행하십시오. 센서 오프셋이 온도와 변하기 때문에 (일반적으로 C도 0.01-0.1 N) 기계를 기정하기 전에 센서가 10분 동안 따뜻하게 해두십시오.
2. 중력 보상: 지갑과 부착된 도구의 무게는 팔의 방향에 따라 달라지는 중력 톱니가 만들어집니다. 보완하기 위해: 오리엔테이션 공간을
3. 크로스-토크 검증: 각 축에 알려진 힘을 독립적으로 적용 (Fz에 대한 문자열에 가산된 무게를 사용하며 Fx/Fy에 대한 스프링 스칼을 사용하며) 그리고 크로스-토크 검사는 제조업체의 사양에 해당하는지 확인한다 (일반적으로 적용된 부하의 <2%).
F/T 데이터의 신호 처리
원료 F/T 센서 데이터는 기계적인 진동, 전기적 간섭, 양자화로부터의 소음을 포함하고 있다. 실시간 제어 및 오프라인 데이터 분석에 있어서 적절한 필터링은 필수적이다.
저 패스 필터링: 20~50 Hz 절단에서 두 번째 순위 버터워스 필터는 조작에 적합한 접촉 역학을 유지하면서 고 주파수 노이즈를 제거합니다. 입수 제어에서, 입수 제어 루프 주파수 5-10배로 절정을 설정하십시오. 낮은 절감 주파수는 소음을 줄이지만 단계 지연을 추가하여 제어 루프를 불안정하게 할 수 있습니다.
** 이동 평균:** 단계 지연이 용납되지 않는 응용 프로그램 (충돌 탐지) 에서, IIR 필터 대신 5-10 샘플 창을 가진 인과 이동 평균을 사용하십시오. 이동 평균은 덜 공격적인 소음 거부 비용으로 버터워트 필터보다 더 적은 단계 왜곡을 도입합니다.
** 접촉 감지 임대:** 힘 가수 이 이 F F 이 이 이 이 이 = sqrt의 규범을 모니터링 함으로써 접촉 현상을 감지 한다.
연락국가의 추정
단순한 접촉 감지 이외에도 F/T 데이터는 접촉 상태의 추정을 가능하게 합니다. 그립터가 자유 공간에 있는지, 초기 접촉을 하고 있는지, 안정적인 포착, 슬라이딩 또는 매끄러움으로 있는지. 접촉 상태의 추정은 F/T 신호의 시간 진화를 이용하고, 즉각적인 값만을 이용하지 않습니다.
- 비공간:****F ********************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************
- ** 초기 접촉: **F의 경우, 파생값이 증가하는 임계값을 넘어갑니다 (dF/dt 0). 로봇은 속도를 줄이고 컴플라이언스 제어로 전환해야 합니다.
- 안정적인 접촉: **F
- ** 슬립:** 평면 힘 (Fx, Fy) 을 감소시키는 정상적인 힘 (Fz) 과 함께 흔들고 있습니다. 잡기가 실패하고 있음을 나타냅니다. 잡기 힘을 증가하거나 중단하고 다시 잡습니다.
- Jam: 로봇의 움직임이 없는 힘의 크기가 빠르게 증가한다 (dF/dt >> 0). 최종 효과는 고정되어 있다. 힘 벡터 따라 역동 운동 방향을 정지한다.
이러한 접촉 상태를 구현하는 간단한 종말 상태 기계, 필터링 된 F / T 가짐으로 인해, 접촉 부적 인 조작에 대한 견고한 기반을 제공합니다. 이 상태 기계는 학습된 정책 위에 안전 계층으로 사용될 수 있습니다 (잡기 상태가 감지되면 정책을 넘기십시오) 또는 정책 자체에 대한 관찰으로 (당시 접촉 상태를 범주적 입력으로 제공하십시오).
ROS2 코드: F/T 피드백으로 입학 통제
# admittance_controller.py — ROS2 node for basic admittance control
import rclpy
from rclpy.node import Node
from geometry_msgs.msg import WrenchStamped, TwistStamped
import numpy as np
class AdmittanceController(Node):
def __init__(self):
super().__init__('admittance_controller')
# Admittance gains (compliance): higher = more compliant
self.M = np.diag([5.0, 5.0, 5.0, 1.0, 1.0, 1.0]) # virtual mass
self.D = np.diag([50.0, 50.0, 50.0, 10.0, 10.0, 10.0]) # damping
self.F_desired = np.array([0, 0, -5.0, 0, 0, 0]) # desired wrench (5N push in -z)
self.vel = np.zeros(6)
self.sub = self.create_subscription(
WrenchStamped, '/ft_sensor/wrench', self.wrench_cb, 10)
self.pub = self.create_publisher(
TwistStamped, '/servo_node/delta_twist_cmds', 10)
self.timer = self.create_timer(0.01, self.control_loop) # 100 Hz
self.current_wrench = np.zeros(6)
def wrench_cb(self, msg):
w = msg.wrench
self.current_wrench = np.array([
w.force.x, w.force.y, w.force.z,
w.torque.x, w.torque.y, w.torque.z])
def control_loop(self):
dt = 0.01
F_error = self.F_desired - self.current_wrench
# Admittance: M * a + D * v = F_error
acc = np.linalg.solve(self.M, F_error - self.D @ self.vel)
self.vel += acc * dt
# Publish velocity command
msg = TwistStamped()
msg.header.stamp = self.get_clock().now().to_msg()
msg.twist.linear.x = float(self.vel[0])
msg.twist.linear.y = float(self.vel[1])
msg.twist.linear.z = float(self.vel[2])
msg.twist.angular.x = float(self.vel[3])
msg.twist.angular.y = float(self.vel[4])
msg.twist.angular.z = float(self.vel[5])
self.pub.publish(msg)
이 기본 입구 컨트롤러는 F/T 톱니 키를 읽고, 원하는 톱니 키에 비해 힘 오류를 계산하고, 접촉력에 따라 속도의 명령을 내린다.
증가 하는 고려 사항
F/T 센서는 팔 플랜지와 최종 효과자 사이에 기계적으로 설치되어야 합니다. 장착은 딱딱해야 합니다. 센서와 팔 또는 센서와 지갑 사이의 모든 준수는 측정 오류를 도입하고 대역폭을 줄이게 됩니다. 제조업체의 권장 장착 하드웨어 및 토크 스펙션을 사용하십시오.
케이블 라우팅은 매우 중요합니다. 센서 케이블은 충분한 스트레스 리프레이션과 커넥터에 긴장이 없는 상태로 팔을 따라 라우팅해야 합니다. F/T 센서 케이블은 정밀 도구입니다. 팔의 움직임 중에 그들을 끌어당기는 것 또는 잡을 수 있도록 하는 것은 소음을 일으키고 결국 센서를 손상시킵니다. 팔의 회전 범위에 맞춰 케이블 관리 클립을 사용하고, 팔의 내부 관통을 통해 로트 케이블을 사용할 수 있다면 사용한다.
설치 후 중력 보상 캘리브레이션을 수행하십시오. 팔을 여러 방향으로 이동하고 지갑 집합의 중력 휠을 계산하기 위해 F/T 가수를 기록하십시오. 상호 작용력을 격리하기 위해 모든 후속 가수에서 이 휠을 빼십시오. 대부분의 F/T ROS2 드라이버는 중력 보상 기능을 표준 기능으로 포함합니다.
ROS2 통합: 시작
F/T 센서의 표준 ROS2 인터페이스는 주제에 관한 게시된
ATI 센서에서는
ROS2의 기본 입구 제어 루프는 F/T 톱니를 읽고, 힘 오류 (이 원하는 힘 빼어 측정된 힘) 에 비례한 속도 수정 계산을 하고, 수정된 속도 명령을 팔 컨트롤러에 전송한다. 제어 법칙은: 속도 = 이득 * (F__이 원하는 - F_ 측정). 이득 행렬 (6x6 모든 축에 대해) 는 컴플라이언스를 결정합니다. 더 높은 이득은 로봇이 힘에 반응하여 더 많이 움직이고, 더 낮은 이득은 더 단단한 행동을 의미합니다. 낮은 이득으로 시작하여 흔들림 없이 원하는 컴플라이언스를 달성할 때까지 점차 증가합니다.
학습된 조작 정책에 대해 추가 관찰 채널로 F/T 래크를 포함하십시오. 각 시간 단계에 관찰에 첨부된 6 차원 벡터입니다. 이것은 구현하기 쉽습니다. 그리고 정책은 전면적으로 힘에 의존하는 행동을 배울 수 있습니다. 구조화된 힘 제어에 대해서는 학습된 정책이 원하는 톱키 또는 컴플라이언스 매개 변수를 내보내고, 고전적인 입구 컨트롤러가 낮은 수준의 힘 조절을 처리하는 하이브리드 아키텍처를 사용한다.
F/T 감지 및 데이터 수집
접촉이 풍부한 작업에 대한 시범 데이터를 수집할 때 F/T 데이터를 기록하는 것은 필수적입니다. 성공적인 삽입 또는 조립 과정에서 힘 프로필은 카메라 이미지가 캡처하지 않는 정보를 포함합니다. 접촉 힘의 진행, 조렬 시점, 성공적인 스냅 피트의 힘 서명. F/T 관찰을 바탕으로 훈련된 정책은 접촉이 풍부한 작업에 있어서 비전만을 위한 정책보다 지속적으로 우수하며, 종종 작업 성공률은 30-50% 정도다.
RCSV의 데이터 수집 스테이션은 각 로봇 팔 손목에 있는 ATI Mini45 F/T 센서를 포함하고 있으며, F/T 데이터는 카메라와 함께 동시적으로 기록되며, 500 Hz로 기록된다. 이 기록 속도는 접촉이 풍부한 행동을 학습하는데 중요한 접촉 간격을 포착한다. F/T 데이터는 모든 지원된 형식에서 표준 데이터 집합 수출에 포함된다.
힘 도동 을 감지 하는 것 을 시작 하십시오
접촉 부가 있는 조작을 탐구하는 팀들을 위해 F/T 감지은 높은 레버리지 투자입니다. 하드웨어 비용은 로봇 팔에 비해 적지 않은 편이며, 현대 ROS2 패키지와 통합이 간단하며, 접촉 부가 있는 작업에서의 성능 향상은 극적이다. 당신의 주요 연구 팔에 손목에 설치된 센서로 시작하여, 힘 기반의 상호작용에 익숙해지기 위해 기본적인 입학 제어 기능을 구현하고, 그리고 학습된 정책에 F/T 관측을 사용하는 것을 확장합니다.
RCSV는 우리의 [로봇 임대 프로그램] (
관련: 로봇