UTILIZZO DI TECNICHE DI CONTROLLO SENSORLESS NELLA ROBOTICA COLLABORATIVA

Series elastic actuators (SEAs) are among the most widely adopted devices in physical human-robot interaction. In this dissertation, SEAs are studied from a different perspective, compared to the classical approach, which views the elastic element of SEAs as a force sensor, based on the measured deformation (DFM), through position encoders. Given the proven limitations of DFMs when a considerable mass characterizes the end effector of SEAs, a novel approach consisting of replacing the load encoder with MEMS accelerometers is carried out throughout this dissertation, tackling problems such as interaction force estimation, parameter identification, impedance control, and variable stiffness control. In the first study, it is shown how to accurately estimate the interaction force, through mounted MEMS accelerometers on the SEA and a Kalman Filter (KF). This approach confirmed the potential for adopting MEMS accelerometers in SEAs, without requiring any load position sensor. The KF was shown to be effective in estimating the interaction force along with the full state of the device, even when gravity and inertial force affect the system, which cannot be achieved through DFM. The second study focused on identifying the SEA parameters, relying on the acceleration measurement of the load rather than the position measurement of the load. A novel disturbance-observer-based method is proposed, offering a simple and less time consuming method, compared to conventional frequency response methods. This allows a fast and simple identification algorithm to be used easily, at the start of the system. Next, a novel impedance control (IC) architecture is designed for SEAs. IC is a famous approach for dealing with physical interaction and modulating the dynamics of the device as a mass-spring-damper for different purposes. Classical methods for IC in SEAs suffer from an upper bound on the maximum desired stiffness, which considerably limits the performances. The proposed IC method is able to overcome this limitation, through a state feedback architecture, even when used in combination with the estimates of the state, provided by the proposed KF. Lastly, a novel Model Predictive Control optimization algorithm is designed, which enables the IC to reproduce the optimal stiffness to improve the completion of tasks, in real time. In this way, the full control architecture can be deemed as a Variable Stiffness Controller. The proposed methods highlight the possibilities of employing SEAs without the load encoder, if MEMS accelerometers and an estimator are combined, without renouncing the benefits of series elasticity and providing additional benefits to the whole system.

Gli attuatori con elementi cedevoli (AEC) sono tra i dispositivi più ampiamente adottati nell'interazione fisica uomo-robot. In questa tesi, i AEC vengono studiati in una prospettiva diversa rispetto all'approccio classico, che vede l'elemento elastico dei AEC come un sensore di forza, basato sulla deformazione misurata (DFM) attraverso sensori di posizione. Date le comprovate limitazioni dei DFM quando una massa considerevole caratterizza l'elemento finale dei AEC, un nuovo approccio, che consiste nel sostituire il sensore a lato carico con accelerometri tipo MEMS viene portato avanti in tutta questa tesi, affrontando problemi come la stima della forza di interazione, l'identificazione dei parametri, il controllo dell'impedenza e il controllo variabile di rigidità. Nel primo studio, viene mostrato come stimare accuratamente la forza di interazione, attraverso accelerometri MEMS montati sul AEC e un filtro di Kalman (KF). Questo approccio ha confermato le potenzialità dell'adozione di accelerometri MEMS sui AEC, senza richiedere alcun sensore di posizione lato carico. Il KF si è dimostrato efficace per stimare la forza di interazione, insieme allo stato completo del dispositivo, anche quando la gravità e forze inerziali influenzano il sistema, impossibile da ottenere tramite DFM. Il secondo studio si è concentrato sull'identificazione dei parametri del AEC, basandosi sulla misura dell'accelerazione del carico invece che sulla misura della sua posizione. Viene proposto un nuovo metodo basato sul Disturbance-observer, offrendo un metodo semplice e meno dispendioso in termini di tempo, rispetto a metodi convenzionali basati sulla risposta frequenziale. Questo permette di utilizzare facilmente un algoritmo di identificazione, semplice e veloce, all'avvio del sistema. Successivamente, viene progettata una nuova architettura di controllo dell'impedenza (IC) per i AEC. L'IC è un approccio famoso per trattare l'interazione fisica e modulare la dinamica del dispositivo, come un sistema massa-molla-ammortizzatore, per diversi scopi. I metodi classici per IC nei AEC soffrono di un limite superiore sulla rigidità massima desiderata, limitandone notevolmente le prestazioni. Il metodo IC proposto è in grado di superare questa limitazione, attraverso un'architettura di retroazione dello stato, anche quando usato in combinazione con lo stato stimato attraverso il KF proposto. Infine, viene progettato un nuovo algoritmo di ottimizzazione basato su Model Predictive Control, che permette il calcolo della rigidità ottimale da riprodurre da parte dell'IC, per il miglioramento delle prestazioni, in tempo reale. In questo modo, l'architettura di controllo completa può essere considerata come un controllore a rigidità variabile. I metodi proposti evidenziano le possibilità di impiegare i AEC senza alcun sensore di posizioine sul carico, se si combinano accelerometri MEMS e uno stimatore, senza rinunciare ai vantaggi dell'elasticità in serie, e fornendo ulteriori benefici all'intero sistema.