一个高效的掌握共享控制架构,用于不可预测和未指定的任务

科学领域:

• 机器人技术 机器人技术 机器人技术
• 控制系统 控制系统
• 人与机器人的交互

背景情况:

• 在不可预测的环境中,机器人控制面临着适应性,强度和人机交互方面的挑战.
• 传统的自动控制和人工循环方法在处理不确定性和确保最佳性能方面存在局限性.
• 现有的方法与未知的对象,非结构化的环境以及反延迟和操作员沉浸等问题作斗争.

研究的目的:

• 提出一个共享的控制框架,平衡机器人控制的效率和适应性.
• 结合远程操作和自动控制的优势,以提高机器人的性能.
• 在复杂和不确定的场景中解决传统控制方法的局限性.

主要方法:

• 开发了一个共享的控制框架,整合了人类和自动控制策略.
• 使用线性模型将拟议的共享控制与传统方法进行比较.
• 分析了位置噪声和通信延迟对系统性能的影响.
• 在现实世界对象抓取和操纵任务中实施和评估共享控制系统.

主要成果:

• 共享控制框架在掌握效率方面表现出显著的改善.
• 尽管环境不确定性,但系统在任务执行中保持了适应性.
• 分析表明位置噪声和通信延迟对控制性能的影响.
• 现实世界的实施证实了拟议方法的有效性.

结论:

• 共享控制为实现机器人控制效率和适应性之间的平衡提供了一个可行的解决方案.
• 拟议的框架增强了机器人在复杂的操纵任务中的能力.
• 这种方法对实际的机器人应用具有前景,需要强大且可适应的控制.