Constrained Dynamic Movement Primitives for Robotic Throwing

Abstract

Denne rapporten analyserer brukbarheten til constrained dynamic movement primitives med formålet om å kaste dart med en robot arm. Dynamic movement primitives (DMPs) er et rammeverk for gjenskapelse av vilkårlige bevegelser som ikke-lineære andreordens systemer. Flere varianter av den opprinnelige formuleringen har blitt forsket på, og DMP har blitt brukt til mange ulike hensyn. For bevegelser som kast, er det flere begrensninger som må overholdes. Kast er en kompleks bevegelse som krever både hastighet og presisjon, og å muligjøre denne bevegelsen i roboter kan være av interesse for industrien. I denne studien blir en variant av klassisk DMP som tillater å definere målhastigheter ulik null implementert og testet på en Franka Emika Panda robot. Dette kombineres med en parametrisering som skal tvinge begrensninger på systemet, og et simulert miljø brukes for å undersøke egenskapene til den resulterende metoden. Baner for kast demonstreres, og det modifiserte DMP-rammeverket generaliserer bevegelsen til nye sluttmål. Eksperimenter resulterer i baner som ikke kan følges av den fysiske roboten, og det konkluderes med at hastighetsbegrensninger ikke kan garanteres å bli oppfylt. Denne studien viser at ytterligere utvidelser av DMP-rammeverket bør gjøres for å nå ønskede målhastigheter og samtidig garantere gjennomførbarheten til de genererte banene.

This thesis analyses the viability of constrained dynamic movement primitives for the purpose of throwing darts with a robot manipulator.

Dynamic movement primitives (DMPs) provide a framework for encoding arbitrary movements as non-linear second-order systems. Several variations of the original formulation have been studied, and DMPs have been applied in many scenarios. For tasks such as throwing, there are several constraints that must be upheld. Throwing is a complex task that requires both speed and precision, and enabling this movement in robots would be of interest in industrial applications.

In this study, a variation of classic DMPs which allows for defining non-zero end velocities is integrated with, and tested on a Franka Emika Panda robot. This is then combined with a limit enforcing parameterisation, and a simulated environment is used for examining the properties of the resulting method. Trajectories for throwing are demonstrated, and the modified DMP framework generalises the movement to new end goals.

Experiments result in trajectories that are infeasible for the hardware used, and it is concluded that velocity constraints cannot be guaranteed. This study shows that further expansions of the DMP framework should be made in order to reach target velocities while simultaneously guaranteeing the feasibility of the generated trajectories.