Magnetorheological-Actuators: An Enabling Technology for Fast, Safe, and Practical Collaborative Robots
Notice bibliographique
Résumé
Collaborative robots are more and more used in applications requiring robots and humans to work in proximity or direct contact. However, conventional collaborative robots powered by servo-geared actuators are intrinsically dangerous due to their high reflected inertia. Recent studies have shown that low inertia and high bandwidth (> 30 Hz) magnetorheological (MR) actuators have the potential to improve the safety of collaborative robots without reducing their force and speed capabilities. The main contribution of this paper is to provide a quantitative assessment of how MR actuators can contribute to reducing the impact forces with humans, and thus increase the safety of collaborative robots. Dynamic models, validated with simplified 1 DOF experiments, show that the safety level of collaborative robots can be increased by a factor up to 3 only by changing the conventional servo-geared actuator architectures for MR actuators with no other changes. The paper also presents a simple, reliable, and fast collision detection method based on joint angular velocity band-pass filtering, a method exploiting the unique low inertia and clean dynamics properties of MR actuators. Finally, an experimental comparison of representative collaborative robots demonstrates an impact force reduction of 10 times using MR actuators, fast collision detection, and passive foam padding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».