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Abstract:
En este trabajo se pretende realizar y probar una aplicación de compensación de gravedad
con control en par/corriente en el robot humanoide TEO (Task Environment Operator).
La aplicación consiste en que el robot acompañe el movimiento impuesto por un operadoEn este trabajo se pretende realizar y probar una aplicación de compensación de gravedad
con control en par/corriente en el robot humanoide TEO (Task Environment Operator).
La aplicación consiste en que el robot acompañe el movimiento impuesto por un operador
humano, que será el encargado de ejercer sobre el robot fuerzas de empuje y tirón,
limitadas al plano horizontal del robot y con magnitudes restringidas. Tan pronto como
el robot interprete que la fuerza ejercida por el operador humano ha cesado, debe
conservar su posición sin perder el equilibrio y caerse.
El comportamiento deseado se corresponde con un control de admitancia, que se
modelará siguiendo el modelo dinámico LIPM, y para el cual se utilizarán sensores del
tren inferior del robot, en concreto los sensores de fuerza par JR350M31 y los encoders
relativos de los tobillos del humanoide.[+][-]
This essay is intended to design and test a gravity compensation application with
torque/current control in the TEO (Task Environment Operator) humanoid robot. The
application consists of the robot following the movement imposed by a human operator,
who wilThis essay is intended to design and test a gravity compensation application with
torque/current control in the TEO (Task Environment Operator) humanoid robot. The
application consists of the robot following the movement imposed by a human operator,
who will be in charge of exerting pushing and pulling forces on the robot, limited to the
horizontal plane of the robot and with restricted magnitudes. As soon as the robot
interprets that the force exerted by the human operator has ceased, it must retain its
position without losing its balance and falling.
The desired behavior corresponds to an admittance control, which will be modeled
following the dynamic LIPM model, and for which lower robot train sensors will be used,
specifically the JR350M31 torque force sensors and the relative encoders of the humanoid
ankles.[+][-]