Improvements in Sensorless Collision Detection Systems for Robotic Manipulators

Questa tesi presenta un insieme di tecniche volte a migliorare l’accuratezza, la reattività e l’efficienza computazionale dei sistemi di rilevamento delle collisioni senza sensori per manipolatori robotici. Il lavoro inizia affrontando le non linearità nei sensori angolari e nei motori BLDC attraverso un innovativo metodo di auto-calibrazione basato sull’analisi in serie di Fourier, che consente di incrementare la precisione del moto e ridurre le ondulazioni di coppia. Un secondo contributo introduce differenziatori super-twisting di ordine elevato per la stima in tempo reale della velocità senza richiedere un modello del sistema, ottenendo prestazioni comparabili a quelle dei filtri di Kalman. Facendo leva su questi elementi, la tesi propone un osservatore esteso dello stato basato sull’accelerazione (AESO) per un rilevamento rapido e affidabile delle collisioni senza l’uso di sensori. L’AESO dimostra una reattività superiore rispetto ai metodi allo stato dell’arte, con latenze di rilevamento inferiori a 4 millisecondi. Infine, viene presentata un’implementazione computazionalmente efficiente di un sistema di rilevamento degli impatti senza sensori (IDS), che riduce la complessità della stima della coppia esterna da O(n²) a O(n), abilitando prestazioni in tempo reale anche su manipolatori con un alto numero di gradi di libertà. Questi contributi aprono la strada all’equipaggiamento di robot industriali standard con sistemi di rilevamento delle collisioni a basso costo e ad alte prestazioni, adatti ad applicazioni collaborative.