Controllo di forza implicito data-driven per un manipolatore robotico industriale

The increasing use of robots in the industrial world requires to design reliable and flexible control algorithms. However, in the field of the control of interaction between robot and environment known as force control, the state of art control strategies are strictly depending on the characteristics of the environment material. This implies that robots are hardly adopted in force control applications involving a frequent change of the material. For such applications, the development of strategies based on the so-called data-driven control methods could provide an effective solution, because such methods don’t rely on the modelling of the interaction between the robot and the environment and so the resulting control synthesis procedure does not require the identification of the material properties. Among data-driven methods, Virtual Reference Feedback Tuning represents an appealing approach because it allows to identify, by means of data collected during an open loop experiment, the parameters of a controller fulfilling the desired requirements. This thesis aims at designing an on-line identification method, based on the Recursive Least Square algorithm, that represents a variant of the standard VRFT algorithm. Therefore the proposed method allows to simplify and speed up the identification procedure, providing an attractive approach for the aforementioned applications. Subsequently, the problem of improving performance, in terms of bandwidth, of the resulting closed loop control system is faced by introducing a model predictive controller, acting as reference governor, which is in charge of meeting the desired control specifications by acting on the reference for the inner VRFT-based force controller. The overall control scheme is tested through some experiments on the COMAU Smart Six robot using a wide range of materials in order to verify the effectiveness of the controller in operating conditions similar to those previously described.

Il crescente utilizzo dei robot in ambito industriale impone la realizzazione di algoritmi per il controllo che siano il più possibile flessibili e affidabili. Tuttavia, nell’ambito del controllo d’interazione tra robot e ambiente noto come controllo di forza, lo sviluppo di strategie di controllo è strettamente dipendente dalla conoscenza delle caratteristiche dell’ambiente. Per queste ragioni, l’applicazione del controllo di forza risulta di particolare difficoltà in ambiti dove vengono lavorati numerosi materiali diversi tra loro. Per questi casi appare di notevole interesse lo sviluppo di metodologie basate sui cosiddetti approcci data-driven, dato che permettono di eliminare la fase di identificazione del materiale e la conseguente taratura del controllore. Tra i vari metodi data-driven, il Virtual Reference Feedback Tuning costituisce una valida possibilità poiché consente, tramite dei dati raccolti eseguendo semplici esperimenti sul materiale, di identificare direttamente un controllore che rispetti le specifiche desiderate. Questa tesi sviluppa inizialmente un metodo di identificazione in linea (on-line), basato sull’algoritmo Recursive Least Square, che costituisce una variante dell’algoritmo VRFT standard, in modo da semplificare e velocizzare la procedura di identificazione di un regolatore di forza implicito, fornendo una valida soluzione ai problemi di controllo descritti precedentemente. Successivamente viene analizzato il problema relativo all’aumento delle prestazioni, in termini di banda passante, del sistema in anello chiuso. La criticità di questo aspetto viene affrontata applicando, esternamente all’anello di forza con regolatore identificato tramite il VRFT, un controllore predittivo che agisce da reference governor. Esso, manipolando il riferimento per il controllore interno, ha il compito di aumentare le prestazioni ottenibili con il solo regolatore VRFT. Una volta messa a punto l’architettura completa del controllore di forza, vengono effettuate delle prove sperimentali impiegando il robot antropomorfo Smart Six di COMAU e una gamma di materiali sufficientemente variegata, in modo da testare la validità dello schema ottenuto nel caso di condizioni operative paragonabili a quelle descritte in precedenza.