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Robust, Locally Guided Peg-in-Hole using Impedance-Controlled Robots

Nottensteiner, Korbinian und Stulp, Freek und Albu-Schäffer, Alin Olimpiu (2020) Robust, Locally Guided Peg-in-Hole using Impedance-Controlled Robots. In: 2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA 2020. IEEE. 2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2020-05-31 - 2020-08-31, Paris, France (virtual). doi: 10.1109/ICRA40945.2020.9196986. ISBN 978-172817395-5. ISSN 1050-4729.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
1MB

Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9196986

Kurzfassung

We present an approach for the autonomous, robust execution of peg-in-hole assembly tasks. We build on a sampling-based state estimation framework, in which samples are weighted according to their consistency with the position and joint torque measurements. The key idea is to reuse these samples in a motion generation step, where they are assigned a second task-specific weight. The algorithm thereby guides the peg towards the goal along the configuration space. An advantage of the approach is that the user only needs to provide: the geometry of the objects as mesh data, as well as a rough estimate of the object poses in the workspace, and a desired goal state. Another advantage is that the local, online nature of our algorithm leads to robust behavior under uncertainty. The approach is validated in the case of our robotic setup and under varying uncertainties for the classical peg-in-hole problem subject to two different geometries.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/138131/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Robust, Locally Guided Peg-in-Hole using Impedance-Controlled Robots
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Nottensteiner, Korbiniankorbinian.nottensteiner (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-6016-6235NICHT SPEZIFIZIERT
Stulp, FreekFreek.Stulp (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-9555-9517NICHT SPEZIFIZIERT
Albu-Schäffer, Alin OlimpiuAlin.Albu-Schaeffer (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5343-9074142115813
Datum:2020
Erschienen in:2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA 2020
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/ICRA40945.2020.9196986
Verlag:IEEE
ISSN:1050-4729
ISBN:978-172817395-5
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Task analysis, Uncertainty, Geometry, Robot sensing system, State estimation, Robotic Assembly,
Veranstaltungstitel:2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
Veranstaltungsort:Paris, France (virtual)
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:31 Mai 2020
Veranstaltungsende:31 August 2020
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben Intelligente Mobilität (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013) > Kognitive Robotik
Hinterlegt von: Nottensteiner, Korbinian
Hinterlegt am:25 Nov 2020 09:45
Letzte Änderung:07 Jun 2024 08:42

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