Resilient cooperative manipulation
- Reference number
- IS24-0101
- Project leader
- Dimarogonas, Dimos
- Start and end dates
- 241101-271231
- Amount granted
- 4 900 000 SEK
- Administrative organization
- KTH - Royal Institute of Technology
- Research area
- Information, Communication and Systems Technology
Summary
Modern manufacturing systems are moving from the traditional paradigm of large, highly pre-programmed hardware to smaller structures that allow for online adaptation. For robotic manipulators, moving from large monolithic manipulators to smaller, more flexible collaborating platforms is a trend witnessed in many industrial setups. For such systems to be fully operational, the control should consider a) safety constraints in the environment; b) limitations in energy, sensing, and communication; and c) fast adaptation to uncertainties. Full integration is indeed still an open challenge. We aim towards specific advances in each of the three features that allow for the fusion of them towards resilient cooperative manipulation. The main bottleneck involves that handling safety usually assumes availability of adequate resources and that adaptation to uncertainties happens fast enough. While work on safety control has received renewed attention, extending it to multiple coordinated platforms requires new approaches to distributed and learning-based control. The objectives involve novel tools for a) safety-critical control ; b) distributed event-triggered plug-n-play control; and c) distributed physics-informed learning. Blending the individual approaches will be one of the goals, accompanied by shared experiments. The project's success hinges on the world-leading expertise of the SNU and KTH teams in these areas, as well as their established collaboration over the past decade.
Popular science description
Moderna tillverkningssystem avgår från det traditionella paradigmet med stor förprogrammerad hårdvara till mindre strukturer som möjliggör online-anpassning. För robotmanipulatorer är att flytta från stora robotar till mindre, mer flexibla samarbetsplattformar en trend i många industriella fall. För att sådana system ska vara fullt funktionsdugliga bör styrning beakta a) säkerhetsbegränsningar i miljön; b) begränsningar i energi, sensorer och kommunikation; och c) snabb anpassning till osäkerheter. Full integration är fortfarande en öppen utmaning. Vi strävar mot specifika framsteg inom var och en av de tre funktionerna som möjliggör sammansmältning av dem mot motståndskraftig kooperativ manipulation. Den största hinder handlar om att hantering av säkerhet vanligtvis förutsätter tillgång på tillräckliga resurser och att anpassningen till osäkerheter sker tillräckligt snabbt. Även om arbetet med säkerhetsstyrning har fått förnyad uppmärksamhet, kräver utvidgningen av det till flera samordnade plattformar nya ansatser för distribuerad och inlärningsbaserad styrning. Målen innefattar nya verktyg för a) säkerhetskritisk styrning; b) distribuerad händelse-utlöst plug-n-play-styrning; och c) distribuerat fysikinformerat lärande. Att blanda de individuella ansatser kommer att vara ett av målen, tillsammans med delade experiment. Projektets framgång beror på SNU- och KTH-teamens världsledande expertis inom dessa områden, samt deras etablerade samarbete under det senaste decenniet.