Publication:
Robotic learning of haptic skills from expert demonstration for contact-rich manufacturing tasks

Thumbnail Image

School / College / Institute

Organizational Unit

Program

Computational Sciences and Engineering

KU-Authors

KU Authors

Co-Authors

Authors

YƖK Thesis ID

904921

Approval Date

Publication Date

Language

Type

Embargo Status

No

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Alternative Title

Temasın yoğun olduğu üretim görevleri için uzman gösterimlerden robotik dokunsal becerilerin öğrenimi

Abstract

In this study, we propose a learning from demonstration (LfD) approach that utilizes an interaction (admittance) controller and two force sensors for the robot to learn the force applied by an expert from demonstrations in contact-rich tasks such as robotic polishing. Our goal is to equip the robot with the haptic expertise of an expert by using a machine learning (ML) approach while providing the flexibility for the user to intervene in the task at any point when necessary by using an interaction controller. The utilization of two force sensors, a pivotal concept in this study, allows us to gather environmental data crucial for effectively training our system to accommodate workpieces with diverse material and surface properties and maintain the contact of polisher with their surfaces. In the demonstration phase of our approach where an expert guiding the robot to perform a polishing task, we record the force applied by the human and the interaction force via two separate force sensors for the polishing trajectory followed by the expert to extract information about the environment. An admittance controller, which takes the interaction force as the input is used to output a reference velocity to be tracked by the internal motion controller (PID) of the robot to regulate the interactions between the polisher and the surface of a workpiece. A multilayer perceptron (MLP) model was trained to learn the human force profile based on the inputs of Cartesian position and velocity of the polisher, environmental force, and friction coefficient between the polisher and the surface to the model. During the deployment phase, in which the robot executes the task autonomously, the human force estimated by our system is utilized to balance the reaction forces coming from the environment and calculate the force needs to be inputted to the admittance controller to generate a reference velocity trajectory for the robot to follow. We designed three use-case scenarios to demonstrate the benefits of the proposed system: we first compare the performance of an expert polisher with a naive user to show the importance of haptic skills in polishing. In the second use-case, we show that the proposed system can successfully learn the intrinsic changes in human force profile from the expert user for autonomous robotic polishing of workpieces of different material and surface properties. The last use-case scenario involves human intervention during the robotic polishing for the regions on the workpiece requiring more polishing. The presented use-cases highlight the capability of the proposed pHRI (physical Human Robots Interaction) system to learn from human expertise and adjust its force based on material and surface variations during automated operations, while still accommodating manual interventions as needed.
Bu Ƨalışmada, robotun, cilalama gibi temasın yoğun olduğu üretim gƶrevlerinde uzman tarafından uygulanan kuvveti gƶsterimlerden öğrenmesini sağlamak iƧin bir etkileşim (admitans) denetleyici ve iki kuvvet sensƶrü kullanan bir makina öğrenmesi (MƖ) yaklaşımı ƶneriyoruz. Amacımız, MƖ yaklaşımını kullanarak robotu bir uzmanın dokunsal uzmanlığıyla donatarak kullanıcının gerektiğinde gƶrevlere müdahale etme esnekliğini sağlamaktır. Ƈalışmamızda kullandığımız iki kuvvet sensƶrü, MƖ modelini farklı malzeme ve yüzey ƶzelliklerine sahip iş parƧaları ile eğitmek iƧin gereken Ƨevresel kuvvet verilerini toplamamızı sağlar. Yaklaşımımızın gƶsterim aşamasında (uzmanın robota cilalama gƶrevini gƶsterdiği aşamada), insan tarafından uygulanan kuvveti ve etkileşim kuvvetini iki ayrı kuvvet sensƶrü aracılığıyla ƶlçülür ve veriler keydedilir. Admitans denetleyicisi, ƶlçülen etkileşim kuvvetini giriş verisi olarak alır ve robotun iƧ hareket denetleyicisinin (PID) izleyeceği referans hızı üretmek iƧin kullanır. Ɩnerilen MƖ modeli, cilalama yapan cihazın kartez pozisyonu ve hızı, Ƨevresel kuvvet ve cihazla ile yüzey arasındaki sürtünme katsayısını kullanarak insan kuvvet profilini öğrenir. Uygulama aşamasında (robotun gƶrevi otonom olarak gerƧekleştirdiği aşamada), MƖ modeli tarafından tahmin edilen insan kuvveti, ortamdaki reaksiyon kuvvetlerini dengelemek ve robotun takip etmesi gereken referans hız yƶrüngesini oluşturmak iƧin etkileşim denetleyicisine giriş verisi olarak kullanılır. Ɩnerdiğimiz insan-robot etkileşimi yaklaşımından kaynaklanan faydaları gƶstermek iƧin üç kullanım senaryosu tasarladık: İlk olarak, bir uzmanın performansını acemi bir kullanıcının performansı ile karşılaştırarak cilalama işlemi sırasında dokunsal becerilerin ƶnemini gƶsteriyoruz. İkinci kullanım senaryosunda, ƶnerilen sistemin farklı malzeme ve yüzey ƶzelliklerine sahip iş parƧaları üzerinde otonom robotik cilalama yapabildiğini gƶsteriyoruz. Son kullanım senaryosu ise, iş parƧasının daha fazla cilalama gerektiren bƶlgelerinde insanın manuel müdahale edebildiğini gƶsteriyor. Sunulan senaryolar, robotun insan uzmanlığından öğrenebildiğini, farklı malzeme ve yüzeylere gƶre kuvvet ayarlaması yapabildiğini, ve gerektiğinde insanın sisteme manuel olarak müdahale edebildiğini gƶstermektedir.

Source

Publisher

KoƧ University

Subject

Human-robot interaction, Robotics, Robotics-human factors

Citation

Has Part

Source

Book Series Title

Edition

DOI

item.page.datauri

Link

Rights

restrictedAccess

Copyrights Note

© All Rights Reserved. Accessible to Koç University Affiliated Users Only!

Endorsement

Review

Supplemented By

Referenced By

0

Views

0

Downloads