EP3328595A2 - Verfahren und system zum steuern eines roboters - Google Patents

Verfahren und system zum steuern eines roboters

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Publication number
EP3328595A2
EP3328595A2 EP16744303.5A EP16744303A EP3328595A2 EP 3328595 A2 EP3328595 A2 EP 3328595A2 EP 16744303 A EP16744303 A EP 16744303A EP 3328595 A2 EP3328595 A2 EP 3328595A2
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
robot
force
collision
component
model
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
EP16744303.5A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Ricardo PÉREZ SILVA
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
KUKA Deutschland GmbH
Original Assignee
KUKA Roboter GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by KUKA Roboter GmbH filed Critical KUKA Roboter GmbH
Publication of EP3328595A2 publication Critical patent/EP3328595A2/de
Withdrawn legal-status Critical Current

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Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1674—Programme controls characterised by safety, monitoring, diagnostic
    • B25J9/1676—Avoiding collision or forbidden zones
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/37—Measurements
    • G05B2219/37624—Detect collision, blocking by measuring change of velocity or torque
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/39—Robotics, robotics to robotics hand
    • G05B2219/39355—Observer, disturbance observer
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/40—Robotics, robotics mapping to robotics vision
    • G05B2219/40201—Detect contact, collision with human
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/41—Servomotor, servo controller till figures
    • G05B2219/41387—Observe reference torque, position and feedback position, estimate contact force

Definitions

  • the present invention relates to a method and a system for controlling a robot as well as a robot arrangement with the system and a
  • robot-assisted sonography it may be desirable to detect a contact of the robot or robotic medical device and then provide a force feedback to a haptic input device of the robot.
  • Robotics May 9, 2014, propose two different methods for collision detection of robots: a method determines a fuzzy inference system ("Fuzzy inference system", FIS) from a position error, a commanded speed and the measured at joints
  • FIS fuzzy inference system
  • an autoregressive model (“AutoRegressive" AR)
  • AutoRegressive AR detects joint torques, where a collision is detected based on a deviation of the joint predicted from the AR from the measured joint torques.
  • the object of the present invention is to control a robot
  • Claims 7 to 9 provide a system or computer program product
  • a method for controlling a robot comprises the steps:
  • a collision of a robot can advantageously be detected in one embodiment.
  • a model-based determined external force resulting from an external load of the robot instead of a measured G (eticiang) elenkkraft detection can be improved, in particular by a fuzzy system, which then no longer the functionality of a model for determining the external force must comply with.
  • the robot has at least six, in particular at least seven, actuatable or actuated joints.
  • a medical application of the robot it carries a medical instrument, in particular an ultrasound head or the like.
  • an anti-parallel force pair or torque is generally referred to herein as a force.
  • a force in particular the determined collision force, the model-based determined external force and / or a feedback force explained below, can in particular be a Cartesian force with components in one or more Cartesian directions, in particular one Inertial or robot base fixed or robot end-member fixed coordinate system include, in particular.
  • a position error depends on a deviation between an actual, in particular measured, pose of the robot and a desired, in particular commanded, pose of the robot, in particular of one
  • Deviation between an actual position and a desired position and / or orientation of a robot-fixed reference, in particular of the TCP, can in particular indicate or be the deviation.
  • a pose of the robot depends on the position of its joints, in particular drives, and / or the position and / or orientation of a robot-fixed reference, in particular of the TCP, it can indicate or be particular. Generalizing is thus present for a more compact representation
  • a speed of the robot depends on the speed of its joints, in particular drives, and / or the
  • a speed of a robot-fixed reference is also understood here to be the speed of the robot.
  • the method in particular its step, comprises one
  • Components of the model-based determined external force (respectively) one or more, in particular at least two, in particular at least three, degrees of membership of one or more components of the position error of the robot and (respectively) one or more, in particular at least two, in particular at least three, degrees of affiliation one or more Components of the pose and / or velocity of the robot based on a fuzzy set or membership functions of a fuzzy system;
  • the system in particular its means for determining a collision force, in one embodiment:
  • a degree of affiliation can in a conventional manner based on a
  • Membership function of the fuzzy system can be determined.
  • the component (s) of the model-based determined external force the component (s) of the model-based determined external force
  • Pose / velocity assign a degree of affiliation to a first fuzzy set, eg "small” and a further degree of affiliation to a second fuzzy set, eg "large”, optionally also one or more further degrees of membership to further fuzzy sets, eg "medium” or similar
  • the fuzzy system is an FIS ("fuzzy inference system"), in particular Sugeno or Mamdani.
  • FIS fuzzy inference system
  • it includes the membership functions that map or fuzzify the input values to degrees of membership, rules, or a rule base, respectively
  • the FIS evaluates its output by weighting the rule base with the degrees of membership, and then weighting it into a different fuzzy set
  • the defuzzification is carried out by means of the weighting of the rule base and by means of the evaluation of a linear function of the input variables.
  • a component of the collision force in at least a first direction is dependent on one or more
  • Determining at least one component of the collision force means for determining a component of the collision force in at least a first direction (respectively) depending on one or more degrees of membership of a component of the model-based determined external force in this first direction, one or more degrees of membership of a component the position error of the robot in this first direction and / or one or more degrees of membership of a position of a robot-fixed reference in this first direction.
  • a first direction may in particular be a robot (member) or space-fixed and / or Cartesian direction, in particular of the working space of the robot.
  • a first direction is the vertical direction, a horizontal direction, or a direction inclined to the vertical and horizontal.
  • a first direction is a collision direction, in particular an anticipated and / or main collision direction, and / or perpendicular to a potential, in particular predetermined, collision plane.
  • a collision direction in particular an anticipated and / or main collision direction, and / or perpendicular to a potential, in particular predetermined, collision plane.
  • the vertical is the expected main collision direction. It has been found that for a favorable determination of a component of the collision force in certain directions, in particular in one
  • a component of the collision force in at least one second direction is one or more depending on one or more degrees of membership of a component of the model-based determined external force in that second direction
  • the system or its means for determining at least one component of the collision force additionally or alternatively comprises means for determining a component of the collision force in at least one second direction (respectively) in dependence on one or more
  • (Main) collision direction advantageously in addition to the position error and the component of the external force, the speed of a robot-fixed reference in this, in particular to the (main) direction of collision inclined direction is particularly suitable.
  • the second direction may in particular be a robot (member) or space-fixed and / or Cartesian direction, in particular of the working space of the robot.
  • the second direction is a horizontal direction, the vertical direction, or a direction inclined to the vertical and horizontal.
  • the second direction is inclined to the first direction, in particular perpendicular to this.
  • two second directions are perpendicular to each other and / or two first directions perpendicular to each other.
  • the fuzzy system in particular one or more of its membership functions and / or rules and / or its linear function, is or are parameterized by means of a neural network, in particular based on the method of the smallest error rate and / or the method the reverse propagation descending gradient.
  • the system comprises means for parameterizing the fuzzy system, in particular one or more of its membership functions and / or rules, by means of a neural network, in particular based on the method of the smallest error rate and / or the method of
  • the method or system can advantageously be adapted to different robots and / or applications, in particular rapidly, autonomously and / or robustly.
  • the external force is modeled based on a
  • dynamic model of the robot Accordingly includes in one
  • the driving forces T mot and / or the vector q and its time derivatives can be detected or detected in particular by means of sensors.
  • a (time) predictive model in particular an autoregressive model, can be used.
  • an AR model be provided to determine the external forces modeled.
  • a time delay through the fuzzy system can be compensated for, at least partially.
  • the external force is determined on the basis of a predictive model, in particular an autoregressive model.
  • the system comprises means for model-based determination of the external force on the basis of a predictive model, in particular an autoregressive
  • the predictive model in one embodiment, forms an external force, determined in one embodiment based on the dynamic model, on one
  • a feedback force is determined after detecting a collision of the robot without the fuzzy system and / or the predictive model based on, in particular the same, dynamic model of the robot.
  • the system includes means for switching upon detection of a collision based on the collision force to another determination to determine a feedback force, or means for determining a feedback force after detecting a collision of the robot without Fuzzy system and / or the predictive model based on, in particular the same, dynamic model of the robot.
  • the feedback force is a feedback force of a haptic input device of the robot or a force, which is impressed on an operating element of an input device of the robot, in particular by at least one actuator, in order to force the operator a contact of the robot,
  • the system or the robot assembly includes a haptic input device and means for applying the feedback force to an operating element of the input device to force feedback to a user a contact of the robot, in particular a guided by this tool, in particular medical instrument mediate, on.
  • Feedback force without fuzzy system and / or predictive model in one embodiment advantageously distortions, in particular filtering, the force that can be useful for detecting a collision, reduced, and so a force feedback can be improved.
  • the feedback force prior to detecting a collision of the robot, the feedback force may be at least substantially equal to zero based on the determined collision force. Also, this can be a force feedback can be improved.
  • the feedback force in an embodiment prior to detecting a collision of the robot can also be determined on the basis of the determined collision force, in particular corresponding thereto.
  • a means in the sense of the present invention may be designed in terms of hardware and / or software, in particular a data or signal-connected, in particular digital, processing, in particular microprocessor unit (CPU) and / or a memory and / or bus system or multiple programs or program modules.
  • the CPU may be configured to execute instructions implemented as a program stored in a memory system, to capture input signals from a data bus, and / or
  • a storage system may comprise one or more, in particular different, storage media, in particular optical, magnetic, solid state and / or other non-volatile media.
  • the program may be such that it is capable of embodying or executing the methods described here, so that the CPU can carry out the steps of such methods and thus, in particular, operate the robot or
  • one or more of the steps described herein are at least partially automated, in particular by the system or means described herein.
  • the invention is particularly in medical applications in which a robot-guided medical instrument temporarily contacts a patient, particularly in robot-assisted sonography or other imaging
  • FIG. 1 shows a robot arrangement with a robot and a system for controlling the robot according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 1 shows a robot arrangement with a robot 30, which carries an ultrasound head 31, and a system for controlling the robot 30 or a medical application of the robot in the form of a robot controller 10, which communicates with a haptic input device 20 for controlling the robot 30 respectively.
  • the robot controller 10 executes a method explained below with reference to FIGS. 1, 2 according to an embodiment of the present invention and has a corresponding computer program product for this purpose.
  • a first step S10 the controller 10 determines joint angles and
  • the ones from the dynamic model are based on the joint angles and their time derivatives
  • this external force F e determined on the basis of the dynamic model 1 1 is determined by an ARMA model 12
  • model-based predictive determines an external force [F 'ex, F' E, Y, F 'ez] resulting from an external stress of the robot 30th
  • step S30 in the subsystems 13X, 13Y also for horizontal components ⁇ , Ay of a position error and horizontal
  • step S30 in the subsystem 13Z also for a vertical component Az of the position error and a vertical component z of a position of the TCP of the robot 30 are respectively based on
  • Component F cz or horizontal components F cx , F cy of a collision force Component F cz or horizontal components F cx , F cy of a collision force.
  • the rules and / or membership functions Bi of the fuzzy system 13 are parameterized in advance by a neural network. As long as the thus determined collision force [F cx , F cy , F c , 2 ] remains below a predetermined threshold, a switching means 14 of the controller 10 in a step S50 to the haptic input device 20, a feedback force F ⁇ equal to zero , alternative
  • the collision force [F c , x , F c, y , F c , z ] thus determined can also be output to the haptic input device 20 itself as a feedback force F ft .
  • the switching means 14 to the haptic input device 20 in step S50 a feedback force F «, which determines the controller 10 based on the dynamic model 1 1 without the predictive model 12 or the fuzzy system 13, in a simple Case directly the external force F e . It can also output a corresponding, for example optical and / or acoustic, signal
  • the switching means 14 switches back again and the controller 10 detects the next collision of the ultrasonic head 31 in the manner described above.

Landscapes

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Description

Beschreibung
Verfahren und System zum Steuern eines Roboters
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren und ein System zum Steuern eines Roboters sowie eine Roboteranordnung mit dem System und ein
Computerprogrammprodukt zur Durchführung des Verfahrens.
Insbesondere bei medizinischen Applikationen wie beispielsweise der
robotergestützten Sonographie kann es wünschenswert sein, einen Kontakt des Roboters bzw. robotergeführten medizinischen Geräts zu erfassen und anschließend ein Kraftfeedback an einem haptischen Eingabegerät des Roboters zur Verfügung zu stellen.
F. Dimeas et al.,„Human-robot collision detection and Identification based on fuzzy and time series modelling", Robotica, 9. Mai 2014 schlagen zur Kollisionserfassung von Robotern zwei verschiedene Verfahren vor: nach einem Verfahren ermittelt ein Fuzzy-Inferenz-System („fuzzy inference System", FIS) aus einem Positionsfehler, einer kommandierten Geschwindigkeit und den an Gelenken gemessenen
Gesamtdrehmomenten gelenkweise externe Gelenkmomente, da die Ermittlung externer Kräfte aus einem dynamischen Modell des Roboters problematisch sei. Nach einem anderen Verfahren ermittelt ein autoregressives Modell („AutoRegressive " AR), wiederum ohne dynamisches Modell des Roboters, Gelenkdrehmomente, wobei eine Kollision auf Basis einer Abweichung der von dem AR vorhergesagten von den gemessenen Gelenkdrehmomenten erfasst wird.
Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, die Steuerung eines Roboters zu
verbessern.
Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 gelöst. Ansprüche 7 bis 9 stellen ein System bzw. Computerprogrammprodukt zur
Durchführung eines hier beschriebenen Verfahrens bzw. eine Roboteranordnung mit einem hier beschriebenen System unter Schutz. Die Unteransprüche betreffen vorteilhafte Weiterbildungen. Nach einer Ausführung der vorliegenden Erfindung umfasst ein Verfahren zum Steuern eines Roboters, insbesondere einer medizinischen Applikation, die Schritte:
- Ermitteln einer Kollisions-Kraft auf Basis einer modellgestützt ermittelten externen Kraft, die aus einer externen Belastung des Roboters resultiert, eines
Positionsfehlers des Roboters und einer Pose und/oder Geschwindigkeit des Roboters; und
- Erfassen einer Kollision des Roboters auf Basis dieser Kollisions-Kraft.
Ein System zum Steuern eines Roboters, insbesondere einer medizinischen
Applikation, nach einer Ausführung der vorliegenden Erfindung ist, insbesondere hard- und/oder Software-, insbesondere programmtechnisch, zur Durchführung eines hier beschriebenen Verfahrens eingerichtet und/oder weist auf:
- Mittel zum Ermitteln einer Kollisions-Kraft auf Basis einer modellgestützt
ermittelten externen Kraft, die aus einer externen Belastung des Roboters resultiert, eines Positionsfehlers des Roboters und einer Pose und/oder
Geschwindigkeit des Roboters; und
- Mittel zum Erfassen einer Kollision des Roboters auf Basis dieser Kollisions-Kraft,
Hierdurch kann in einer Ausführung eine Kollision eines Roboters vorteilhaft erfasst werden. Insbesondere kann durch die Berücksichtigung einer modellgestützt ermittelten externen Kraft, die aus einer externen Belastung des Roboters resultiert, anstelle einer gemessenen G(esamtg)elenkkraft die Erfassung verbessert werden, insbesondere durch ein Fuzzy-System, das dann nicht mehr die Funktionalität eines Modells zur Ermittlung der externen Kraft mit erfüllen muss.
Der Roboter weist in einer Ausführung wenigstens sechs, insbesondere wenigstens sieben, aktuierbare bzw. aktuierte Gelenke auf. In einer Ausführung, in der eine medizinische Applikation des Roboters gesteuert wird, führt er ein medizinisches Instrument, insbesondere einen Ultraschallkopf oder dergleichen.
Zur kompakteren Darstellung wird vorliegend auch ein antiparalleles Kräftepaar bzw. Drehmoment verallgemeinernd als Kraft bezeichnet. Eine Kraft, insbesondere die ermittelte Kollisions-Kraft, die modellgestützt ermittelte externe Kraft und/oder eine nachfolgend erläuterte Feedback-Kraft, kann insbesondere eine kartesische Kraft mit Komponenten in einer oder mehreren kartesischen Richtungen insbesondere eines inertialen bzw. roboterbasisfesten oder roboterendgliedfesten Koordinatensystems umfassen, insbesondere sein.
Ein Positionsfehler hängt in einer Ausführung von einer Abweichung zwischen einer tatsächlichen, insbesondere gemessenen, Pose des Roboters und einer Soll-, insbesondere kommandierten, Pose des Roboters ab, insbesondere von einer
Abweichung zwischen einer tatsächlichen und einer Soll-Lage und/oder -Orientierung einer roboterfesten Referenz, insbesondere des TCPs, er kann insbesondere die Abweichung angeben bzw. sein.
Eine Pose des Roboters hängt in einer Ausführung von der Stellung seiner Gelenke, insbesondere Antriebe, und/oder der Lage und/oder Orientierung einer roboterfesten Referenz, insbesondere des TCPs, ab, sie kann diese insbesondere angeben bzw. sein. Verallgemeinernd wird vorliegend somit zur kompakteren Darstellung
insbesondere auch eine Lage und/oder Orientierung einer roboterfesten Referenz, insbesondere des TCPs, als Pose des Roboters verstanden. Entsprechend hängt in einer Ausführung eine Geschwindigkeit des Roboters von der Geschwindigkeit seiner Gelenke, insbesondere Antriebe, und/oder der
translatorischen und/oder rotatorischen Geschwindigkeit einer roboterfesten Referenz, insbesondere des TCPs, ab, sie kann diese insbesondere angeben bzw. sein.
Verallgemeinernd wird vorliegend somit zur kompakteren Darstellung insbesondere auch eine Geschwindigkeit einer roboterfesten Referenz als Geschwindigkeit des Roboters verstanden.
In einer Ausführung umfasst das Verfahren, insbesondere sein Schritt eines
Ermitteins einer Kollisions-Kraft, die Schritte:
- Ermitteln Qeweils) eines oder mehrerer, insbesondere wenigstens zweier,
insbesondere wenigstens dreier, Zugehörigkeitsgrade einer oder mehrerer
Komponenten der modellgestützt ermittelten externen Kraft, (jeweils) eines oder mehrerer, insbesondere wenigstens zweier, insbesondere wenigstens dreier, Zugehörigkeitsgrade einer oder mehrerer Komponenten des Positionsfehlers des Roboters und (jeweils) eines oder mehrerer, insbesondere wenigstens zweier, insbesondere wenigstens dreier, Zugehörigkeitsgrade einer oder mehrerer Komponenten der Pose und/oder Geschwindigkeit des Roboters auf Basis von einer Fuzzy-Menge bzw. Zugehörigkeitsfunktionen eines Fuzzy-Systems; und
- Ermitteln einer oder mehrerer Komponenten der Kollisions-Kraft auf Basis des Fuzzy-Systems in Abhängigkeit von diesen Zugehörigkeitsgraden. Entsprechend weist das System, insbesondere sein Mittel zum Ermitteln einer Kollisions-Kraft, in einer Ausführung auf:
- Mittel zum Ermitteln (jeweils) eines oder mehrerer, insbesondere wenigstens
zweier, insbesondere wenigstens dreier, Zugehörigkeitsgrade einer oder mehrerer Komponenten der modellgestützt ermittelten externen Kraft, (jeweils) eines oder mehrerer, insbesondere wenigstens zweier, insbesondere wenigstens dreier,
Zugehörigkeitsgrade einer oder mehrerer Komponenten des Positionsfehlers des Roboters und (jeweils) eines oder mehrerer, insbesondere wenigstens zweier, insbesondere wenigstens dreier, Zugehörigkeitsgrade einer oder mehrerer Komponenten der Pose und/oder Geschwindigkeit des Roboters auf Basis von Zugehörigkeitsfunktionen eines Fuzzy-Systems; und
- Mittel zum Ermitteln einer oder mehrerer Komponenten der Kollisions-Kraft auf Basis des Fuzzy-Systems in Abhängigkeit von diesen Zugehörigkeitsgraden.
Ein Zugehörigkeitsgrad kann in an sich bekannter Weise auf Basis einer
Zugehörigkeitsfunktion des Fuzzy-Systems ermittelt werden. Mit anderen Worten werden die Komponente(n) der modellgestützt ermittelten externen Kraft, des
Positionsfehlers, der Pose und/oder Geschwindigkeit fuzzifiziert und aus diesen fuzzifizierten Größen bzw. Zugehörigkeitsgraden insbesondere regelbasiert durch das Fuzzy-System die, insbesondere wieder defuzzifizierten, Komponente(n) der
Kollisions-Kraft ermittelt. Hierzu wird ergänzend insbesondere auf die eingangs genannte Veröffentlichung F. Dimeas et al.,„Human-robot collision detection and
Identification based on fuzzy and time series modelling", Robotica, 9. Mai 2014, Bezug genommen und deren Inhalt vollumfänglich in die vorliegende Offenbarung
einbezogen. Beispielsweise kann eine erste Zugehörigkeitsfunktion einer Komponente der modellgestützt ermittelten externen Kraft/des Positionsfehlers/der
Pose/Geschwindigkeit (jeweils) einen Zugehörigkeitsgrad zu einer ersten Fuzzy- Menge, z.B.„klein" und einen weiteren Zugehörigkeitsgrad zu einer zweiten Fuzzy- Menge, z.B.„groß", zuordnen, gegebenenfalls auch einen oder mehrere weitere Zugehörigkeitsgrade zu weiteren Fuzzy-Mengen, z.B.„mittel" o.ä. Das Fuzzy-System ist in einer Ausführung ein FIS („fuzzy inference System"), insbesondere nach Sugeno oder Mamdani. Es umfasst in einer Ausführung die Zugehörigkeitsfunktionen, die die Eingangsgrößen auf Zugehörigkeitsgrade abbilden bzw. fuzzifizieren, Regeln bzw. eine Regelbasis, die die fuzzifizierten Eingangsgrößen auf Ausgangsgrößen abbilden, und/oder (inverse) Zugehörigkeitsfunktionen, die die fuzzifizierten Ausgangsgrößen defuzzifizieren. In einer Ausführung wertet das FIS seinen Ausgang durch Gewichtung der Regelbasis mit den Zugehörigkeitsgraden aus. Diese Gewichtung kommt anschließend in eine andere Fuzzy-Menge zur
Defuzzifizierung und daraus ergibt sich der Ausgang des FIS (Mamdani). In einer anderen Ausführung (Sugeno) wird die Defuzzifizierung mittels der Gewichtung der Regelbasis und mittels der Auswertung einer linearen Funktion der Eingangsgrößen ausgeführt.
Es hat sich überraschend herausgestellt, dass ein Fuzzy-System mit den genannten Eingangsgrößen externe Kraft, Positionsfehler und Pose bzw. Geschwindigkeit besonders vorteilhaft zur Erfassung von Kollisionen ist, da hierdurch insbesondere nicht kollisionsbedingte Variationen in der externen Kraft vorteilhaft gefiltert werden können.
In einer Ausführung wird eine Komponente der Kollisions-Kraft in wenigstens einer ersten Richtung (jeweils) in Abhängigkeit von einem oder mehreren
Zugehörigkeitsgraden einer Komponente der modellgestützt ermittelten externen Kraft in dieser ersten Richtung, einem oder mehreren Zugehörigkeitsgraden einer
Komponente des Positionsfehlers des Roboters in dieser ersten Richtung und/oder einem oder mehreren Zugehörigkeitsgraden einer Position einer roboterfesten
Referenz in dieser ersten Richtung ermittelt. Entsprechend umfasst in einer Ausführung das System bzw. dessen Mittel zum
Ermitteln wenigstens einer Komponente der Kollisions-Kraft Mittel zum Ermitteln einer Komponente der Kollisions-Kraft in wenigstens einer ersten Richtung (jeweils) in Abhängigkeit von einem oder mehreren Zugehörigkeitsgraden einer Komponente der modellgestützt ermittelten externen Kraft in dieser ersten Richtung, einem oder mehreren Zugehörigkeitsgraden einer Komponente des Positionsfehlers des Roboters in dieser ersten Richtung und/oder einem oder mehreren Zugehörigkeitsgraden einer Position einer roboterfesten Referenz in dieser ersten Richtung. Eine erste Richtung kann insbesondere eine roboter(glied)- oder raumfeste und/oder kartesische Richtung, insbesondere des Arbeitsraums der Roboters, sein. In einer Ausführung ist eine erste Richtung die vertikale Richtung, eine horizontale Richtung oder eine gegen die Vertikale und die Horizontale geneigte Richtung. In einer
Ausführung ist eine erste Richtung eine Kollisionsrichtung, insbesondere eine voraussichtliche und/oder Hauptkollisionsrichtung, und/oder senkrecht zu einer potentiellen, insbesondere vorgegebenen, Kollisionsebene. Beispielsweise ist bei einer sonographischen Untersuchung eines horizontal liegenden Patienten die Vertikale die voraussichtliche Hauptkollisionsrichtung. Es hat sich herausgestellt, dass für eine vorteilhafte Ermittlung einer Komponente der Kollisions-Kraft in bestimmten Richtungen, insbesondere in einer
(Haupt)Kollisionsrichtung, vorteilhaft neben dem Positionsfehler und der Komponente der externen Kraft die Position einer roboterfesten Referenz in dieser Richtung besonderes geeignet ist. Zusätzlich oder alternativ wird in einer Ausführung eine Komponente der Kollisions- Kraft in wenigstens einer zweiten Richtung (jeweils) in Abhängigkeit von einem oder mehreren Zugehörigkeitsgraden einer Komponente der modellgestützt ermittelten externen Kraft in dieser zweiten Richtung, einem oder mehreren
Zugehörigkeitsgraden einer Komponente des Positionsfehlers des Roboters in dieser zweiten Richtung und/oder einem oder mehreren Zugehörigkeitsgraden einer
Geschwindigkeit einer roboterfesten Referenz in dieser zweiten Richtung, ermittelt.
Entsprechend umfasst in einer Ausführung das System bzw. dessen Mittel zum Ermitteln wenigstens einer Komponente der Kollisions-Kraft zusätzlich oder alternativ Mittel zum Ermitteln einer Komponente der Kollisions-Kraft in wenigstens einer zweiten Richtung (jeweils) in Abhängigkeit von einem oder mehreren
Zugehörigkeitsgraden einer Komponente der modellgestützt ermittelten externen Kraft in dieser zweiten Richtung, einem oder mehreren Zugehörigkeitsgraden einer
Komponente des Positionsfehlers des Roboters in dieser zweiten Richtung und/oder einem oder mehreren Zugehörigkeitsgraden einer Geschwindigkeit einer
roboterfesten Referenz in dieser zweiten Richtung. Es hat sich herausgestellt, dass für eine vorteilhafte Ermittlung einer Komponente der Kollisions-Kraft in bestimmten Richtungen, insbesondere schräg zu einer
(Haupt)Kollisionsrichtung, vorteilhaft neben dem Positionsfehler und der Komponente der externen Kraft die Geschwindigkeit einer roboterfesten Referenz in dieser, insbesondere zur (Haupt)Kollisionsrichtung geneigten, Richtung besonderes geeignet ist.
Die zweite Richtung kann insbesondere eine roboter(glied)- oder raumfeste und/oder kartesische Richtung, insbesondere des Arbeitsraums der Roboters, sein. In einer Ausführung ist die zweite Richtung eine horizontale Richtung, die vertikale Richtung oder eine gegen die Vertikale und die Horizontale geneigte Richtung. In einer
Ausführung ist die zweite Richtung zu der ersten Richtung geneigt, insbesondere senkrecht zu dieser. In einer Ausführung sind zwei zweite Richtungen zueinander senkrecht und/oder zwei erste Richtungen zueinander senkrecht.
In einer Ausführung wird bzw. ist das Fuzzy-System, insbesondere eine oder mehrere seiner Zugehörigkeitsfunktionen und/oder Regeln und/oder seiner linearen Funktion, mittels eines neuronalen Netzes parametriert, insbesondere auf Basis der Methode der kleinsten Feh lerquad rate und/oder der Methode der Rückwärtspropagierung absteigenden Gradients.
Entsprechend umfasst in einer Ausführung das System Mittel zum Parametrieren des Fuzzy-Systems, insbesondere eines oder mehrerer seiner Zugehörigkeitsfunktionen und/oder Regeln, mittels eines neuronalen Netzes, insbesondere auf Basis der Methode der kleinsten Feh lerquad rate und/oder der Methode der
Rückwärtspropagierung absteigenden Gradients.
Hierdurch kann in einer Ausführung das Verfahren bzw. System vorteilhaft, insbesondere rasch, autonom und/oder robust, an unterschiedliche Roboter und/oder Applikationen angepasst werden.
In einer Ausführung wird die externe Kraft modellgestützt auf Basis eines
dynamischen Modells des Roboters ermittelt. Entsprechend umfasst in einer
Ausführung das System Mittel zum modellgestützten Ermitteln der externen Kraft auf Basis eines dynamischen Modells des Roboters. Das dynamische Modell bildet in einer Ausführung eine Pose, Geschwindigkeit und/oder Beschleunigung des Roboters und auf diesen wirkende Kräfte aufeinander ab, insbesondere entsprechend einer Relation M(q) d2q/dt2 + h(q, dq/dt) = Tmot - Te mit der Massenmatrix M, den Gelenkkoordinaten oder der Lage und Orientierung einer roboterfesten Referenz q bzw. deren Zeitableitungen, dem Kraftvektor h, den Antriebskräften Tmot und den externen Kräften Te. Es kann gleichermaßen im kartesischen oder Gelenkkoordinatenraum implementiert sein. Die Antriebskräfte Tmot und/oder der Vektor q und dessen Zeitableitungen können insbesondere mittels Sensoren erfasst bzw. -mittelt werden. Wie vorstehend erwähnt, kann insbesondere die Kombination einer modellgestützten Ermittlung von externen Kräften auf Basis eines dynamischen Modells mit der
Ermittlung einer Kontakt-Kraft auf Basis dieser externen Kräfte auf Basis eines bzw. durch ein Fuzzy-System(s) eine Erfassung einer Kollision verbessern.
Alternativ oder zusätzlich, insbesondere dem dynamischen Modell nachgeschaltet, kann ein (zeit)prädiktives Modell, insbesondere ein autoregressives Modell
insbesondere ein AR-Modell, vorgesehen sein, um die externen Kräfte modellgestützt zu ermitteln. Hierdurch kann insbesondere vorteilhaft eine Zeitverzögerung durch das Fuzzy-System, wenigstens teilweise, kompensiert werden.
Entsprechend wird in einer Ausführung die externe Kraft auf Basis eines prädiktiven Modells, insbesondere eines autoregressiven Modells ermittelt. Entsprechend umfasst in einer Ausführung das System Mittel zum modellgestützten Ermitteln der externen Kraft auf Basis eines prädiktiven Modells, insbesondere eines autoregressiven
Modells.
Das prädiktive Modell bildet in einer Ausführung eine externe Kraft, die in einer Ausführung auf Basis des dynamischen Modells ermittelt worden ist, auf eine
(vorausgesagte) externe Kraft ab. Auch zu einem prädiktiven Modell wird ergänzend insbesondere auf die eingangs genannte Veröffentlichung F. Dimeas et al.,„Humanrobot collision detection and Identification based on fuzzy and time series modelling", Robotica, 9. Mai 2014, Bezug genommen und deren Inhalt vollumfänglich in die vorliegende Offenbarung einbezogen. In einer Ausführung wird nach Erfassen einer Kollision auf Basis der Kollisions-Kraft in eine andere Ermittlung umgeschaltet, um eine Feedback-Kraft zu ermitteln, wobei diese andere Ermittlung in einer Ausführung auch schon parallel zur Ermittlung der Kollisions-Kraft durchgeführt werden kann, um das Umschalten zu verbessern, insbesondere eine hierdurch bedingte Verzögerung zu reduzieren.
Entsprechend wird in einer Ausführung eine Feedback-Kraft nach Erfassen einer Kollision des Roboters ohne das Fuzzy-System und/oder das prädiktive Modell auf Basis eines, insbesondere desselben, dynamischen Modells des Roboters ermittelt.
Entsprechend weist das System in einer Ausführung Mittel zum Umschalten nach Erfassen einer Kollision auf Basis der Kollisions-Kraft in eine andere Ermittlung, um eine Feedback-Kraft zu ermitteln, bzw. Mittel zum Ermitteln einer Feedback-Kraft nach Erfassen einer Kollision des Roboters ohne das Fuzzy-System und/oder das prädiktive Modell auf Basis eines, insbesondere desselben, dynamischen Modells des Roboters auf. Die Feedback-Kraft ist in einer Ausführung eine Feedback-Kraft eines haptischen Eingabegeräts des Roboters bzw. eine Kraft, die, insbesondere durch wenigstens einen Aktuator, auf ein Bedienelement eines Eingabegeräts des Roboters aufgeprägt wird, um einem Bediener ein Kraftfeedback eines Kontakts des Roboters,
insbesondere eines von diesem geführten Werkzeugs, insbesondere medizinischen Instruments, zu vermitteln. Entsprechend weist in einer Ausführung das System bzw. die Roboteranordnung ein haptisches Eingabegerät und Mittel zum Aufprägen der Feedback-Kraft auf ein Bedienelement des Eingabegeräts, um einem Bediener ein Kraftfeedback eines Kontakts des Roboters, insbesondere eines von diesem geführten Werkzeugs, insbesondere medizinischen Instruments, zu vermitteln, auf. Durch die Umschaltung nach Erfassen des Kontakts bzw. die Ermittlung der
Feedback-Kraft ohne Fuzzy-System und/oder prädiktives Modell, können in einer Ausführung vorteilhaft Verfälschungen, insbesondere Filterungen, der Kraft, die zum Erfassen einer Kollision zweckmäßig sein können, reduziert und so ein Kraftfeedback verbessert werden. Zusätzlich oder alternativ kann die Feedback-Kraft vor Erfassen einer Kollision des Roboters auf Basis der ermittelten Kollisions-Kraft, wenigstens im Wesentlichen, gleich Null sein. Auch hierdurch kann ein Kraftfeedback verbessert werden.
Alternativ kann die Feedback-Kraft in einer Ausführung vor Erfassen einer Kollision des Roboters auch auf Basis der ermittelten Kollisions-Kraft ermittelt werden, insbesondere dieser entsprechen.
Eine Roboteranordnung nach einer Ausführung der vorliegenden Erfindung umfasst einen bzw. den Roboter und ein hier beschriebenes System zum Steuern des
Roboters. Ein Mittel im Sinne der vorliegenden Erfindung kann hard- und/oder softwaretechnisch ausgebildet sein, insbesondere eine, insbesondere mit einem Speicher- und/oder Bussystem daten- bzw. signalverbundene, insbesondere digitale, Verarbeitungs-, insbesondere Mikroprozessoreinheit (CPU) und/oder ein oder mehrere Programme oder Programmmodule aufweisen. Die CPU kann dazu ausgebildet sein, Befehle, die als ein in einem Speichersystem abgelegtes Programm implementiert sind, abzuarbeiten, Eingangssignale von einem Datenbus zu erfassen und/oder
Ausgangssignale an einen Datenbus abzugeben. Ein Speichersystem kann ein oder mehrere, insbesondere verschiedene, Speichermedien, insbesondere optische, magnetische, Festkörper- und/oder andere nicht-flüchtige Medien aufweisen. Das Programm kann derart beschaffen sein, dass es die hier beschriebenen Verfahren verkörpert bzw. auszuführen imstande ist, sodass die CPU die Schritte solcher Verfahren ausführen kann und damit insbesondere den Roboter betreiben bzw.
steuern kann.
In einer Ausführung werden einer oder mehrere der hier beschriebenen Schritte wenigstens teilweise automatisiert, insbesondere durch das hier beschriebene System bzw. dessen Mittel, ausgeführt.
Die Erfindung ist insbesondere bei medizinischen Applikationen, in denen ein robotergeführtes medizinisches Instrument einen Patienten temporär kontaktiert, insbesondere bei robotergestützter Sonographie oder anderen bildgebenden
Verfahren, vorteilhaft, so dass diese eine bevorzugte Verwendung darstellen und für die daher insbesondere Schutz beansprucht wird. Denn hier ist insbesondere eine zuverlässige, frühzeitige und/oder sanfte Erfassung eines Kontakts und/oder ein anschließendes präzises Kraftfeedback wichtig. Sie kann jedoch gleichermaßen auch bei anderen Applikationen verwendet werden und ist daher nicht auf medizinische Applikationen beschränkt.
Weitere Vorteile und Merkmale ergeben sich aus den Unteransprüchen und den Ausführungsbeispielen. Hierzu zeigt, teilweise schematisiert,:
Fig. 1 : eine Roboteranordnung mit einem Roboter und einem System zum Steuern des Roboters nach einer Ausführung der vorliegenden
Erfindung; und
Fig. 2: den Ablauf eines Verfahrens nach einer Ausführung der vorliegenden Erfindung.
Fig. 1 zeigt eine Roboteranordnung mit einem Roboter 30, der einen Ultraschallkopf 31 führt, und einem System zum Steuern des Roboters 30 bzw. einer medizinischen Applikation des Roboters in Form einer Robotersteuerung 10, die mit einem haptischen Eingabegerät 20 zum Steuern des Roboters 30 kommuniziert bzw.
signalverbunden ist.
Die Robotersteuerung 10 führt ein nachfolgend mit Bezug auf Fig. 1 , 2 erläutertes Verfahren nach einer Ausführung der vorliegenden Erfindung aus und weist hierzu ein entsprechendes Computerprogrammprodukt auf.
In einem ersten Schritt S10 ermittelt die Steuerung 10 aus Gelenkwinkeln und
Antriebskräften, insbesondere Drehmomenten, des Roboters 30 auf Basis eines dynamischen Modells 1 des Roboters 30 eine externe Kraft Fe, die aus einer externen Belastung des Roboters resultiert. Hierzu werden von den aus dem dynamischen Modell auf Basis der Gelenkwinkel und ihrer Zeitableitungen
bestimmten Gesamtgelenkkräften die Antriebskräfte abgezogen und diese Differenz mittels der Jacobimatrix in den kartesischen Raum projiziert, in dem die Kraft Fe drei Komponenten in x-, y- und z-Richtung eines Koordinatensystems aufweist, dessen z- Achse vertikal bzw. entgegen der Gravitationsrichtung orientiert ist. Anschließend wird in einem Schritt S20 aus dieser auf Basis des dynamischen Modells 1 1 ermittelten externen Kraft Fe durch ein ARMA-Modell 12
komponentenweise eine voraussichtliche externe Kraft [F'e,x, F'e,y, F'e,z] ermittelt.
Somit wird auf Basis des dynamischen Modells 11 und des prädiktiven Modells 12 modellgestützt eine externe Kraft [F'e x, F'e,y, F'e z] ermittelt, die aus einer externen Belastung des Roboters 30 resultiert.
In einem nächsten Schritt S30 werden für die Komponenten F'e x, F'e,y und F'e,z dieser externen Kraft jeweils durch FIS 13X, 13Y bzw. 13Z, die Subsysteme eines FIS 13 bilden, Zugehörigkeitsgrade B auf Basis von Zugehörigkeitsfunktionen Bi des Fuzzy- Systems 13 ermittelt, wie dies in Fig. 1 schematisiert angedeutet ist.
In analoger Weise werden in Schritt S30 in den Subsystemen 13X, 13Y auch für horizontale Komponenten Δχ, Ay eines Positionsfehlers sowie horizontale
Komponenten dx/dt, dy/dt einer Geschwindigkeit des TCPs des Roboters 30 jeweils auf Basis von Zugehörigkeitsfunktionen Bi des Fuzzy-Systems 13
Zugehörigkeitsgrade B ermittelt.
In analoger Weise werden in Schritt S30 in dem Subsystem 13Z auch für eine vertikale Komponente Az des Positionsfehlers sowie eine vertikale Komponente z einer Position bzw. Lage des TCPs des Roboters 30 jeweils auf Basis von
Zugehörigkeitsfunktionen Bi des Fuzzy-Systems 13 Zugehörigkeitsgrade B ermittelt. Aus diesen ermittelten Zugehörigkeitsgraden B ermitteln die Subsysteme 13X, 13Y, 13Z des Fuzzy-Systems 13 in einem Schritt S40 regelbasiert eine vertikale
Komponente Fc z bzw. horizontale Komponenten Fc x, Fc y einer Kollisions-Kraft.
Die Regeln und/oder Zugehörigkeitsfunktionen Bi des Fuzzy-Systems 13 sind vorab durch ein neuronales Netz parametriert. Solange die so ermittelte Kollisions-Kraft [Fc x, Fc y, Fc,2] unter einem vorgegebenen Schwellwert bleibt, gibt ein Umschaltmittel 14 der Steuerung 10 in einem Schritt S50 an das haptische Eingabegerät 20 eine Feedback-Kraft F^ gleich Null aus. Alternativ kann auch die so ermittelte Kollisions-Kraft [Fc,x, Fc,y, Fc,z] selber als Feedback-Kraft Fft an das haptische Eingabegerät 20 ausgegeben werden.
Überschreitet die Kollisions-Kraft [Fc x, Fc,y, Fc z] hingegen den vorgegebenen
Schwellwert, gibt das Umschaltmittel 14 an das haptische Eingabegerät 20 in Schritt S50 eine Feedback-Kraft F«, aus, die die Steuerung 10 auf Basis des dynamischen Modells 1 1 ohne das prädiktive Modell 12 oder das Fuzzy-System 13 ermittelt, in einem einfachen Fall direkt die externe Kraft Fe. Es kann zudem ein entsprechendes, beispielsweise optisches und/oder akustisches, Signal ausgeben
Fällt deren Betrag unter einen, insbesondere denselben, Schwellwert, schaltet das Umschaltmittel 14 wieder zurück und die Steuerung 10 erfasst in der vorstehend beschriebenen Weise die nächste Kollision des Ultraschallkopfes 31 .
Obwohl in der vorhergehenden Beschreibung exemplarische Ausführungen erläutert wurden, sei darauf hingewiesen, dass eine Vielzahl von Abwandlungen möglich ist. Außerdem sei darauf hingewiesen, dass es sich bei den exemplarischen
Ausführungen lediglich um Beispiele handelt, die den Schutzbereich, die
Anwendungen und den Aufbau in keiner Weise einschränken sollen. Vielmehr wird dem Fachmann durch die vorausgehende Beschreibung ein Leitfaden für die
Umsetzung von mindestens einer exemplarischen Ausführung gegeben, wobei diverse Änderungen, insbesondere in Hinblick auf die Funktion und Anordnung der beschriebenen Bestandteile, vorgenommen werden können, ohne den Schutzbereich zu verlassen, wie er sich aus den Ansprüchen und diesen äquivalenten
Merkmalskombinationen ergibt.
Bezugszeichenliste
10 Robotersteuerung
11 dynamisches Modell
12 AR
13,
13X-13Z FIS („Fuzzy Inference System")
14 Umschaltmittel
20 haptisches Eingabegerät zum Fernsteuern des Roboters 30 Roboter
31 Ultraschallkopf
B Zugehörigkeitsgrad
B, Zugehörigkeitsfunktion
Fe,
[F'e, x, F'e, y, F'e, z] externe Kraft
[Fc, x, Fc, y, Fc, z] Kollisions-Kraft
Ffb Feedback-Kraft
[Δχ, Ay, Δζ] Positionsfehler
[dx/dt, dy/dt] horizontale Geschwindigkeit
z vertikale Position

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zum Steuern eines Roboters (30), insbesondere einer medizinischen Applikation, mit den Schritten:
Ermitteln (S10-S40) einer Kollisions-Kraft ([Fc, x, Fc, y, Fc, z]) auf Basis einer modellgestützt ermittelten externen Kraft (Fe, [F'e, x, F'e, y> F'e, z]), die aus einer externen Belastung des Roboters resultiert, eines Positionsfehlers ([Δχ, Ay, Az]) des Roboters und einer Pose (z) und/oder Geschwindigkeit ([dx/dt, dy/dt]) des Roboters; und
Erfassen (S50) einer Kollision des Roboters auf Basis dieser Kollisions-Kraft. 2. Verfahren nach Anspruch 1 , mit den Schritten:
Ermitteln (S30) wenigstens eines Zugehörigkeitsgrads (B) wenigstens einer Komponente (F'e, x, F'e, y, F'e z) der modellgestützt ermittelten externen Kraft, wenigstens eines Zugehörigkeitsgrads (B) wenigstens einer Komponente (Ax, Ay, Az) des Positionsfehlers des Roboters und wenigstens eines Zugehörigkeitsgrads (B) wenigstens einer Komponente (z, dx/dt, dy/dt) der Pose und/oder
Geschwindigkeit des Roboters auf Basis von Zugehörigkeitsfunktionen (B,) eines Fuzzy-Systems (13, 13X-13Z); und
Ermitteln (S30) wenigstens einer Komponente (Fc x, Fc y, Fc, z) der Kollisions-Kraft auf Basis des Fuzzy-Systems in Abhängigkeit von diesen Zugehörigkeitsgraden. 3. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass
eine Komponente (Fc z) der Kollisions-Kraft in wenigstens einer ersten,
insbesondere vertikalen, Richtung in Abhängigkeit von wenigstens einem
Zugehörigkeitsgrad einer Komponente (F'e z) der modellgestützt ermittelten externen Kraft in der ersten Richtung, wenigstens einem Zugehörigkeitsgrad einer Komponente (Az) des Positionsfehlers des Roboters in der ersten Richtung und/oder wenigstens einem Zugehörigkeitsgrad einer Position (z) einer
roboterfesten Referenz in der ersten Richtung ermittelt wird; und/oder
eine Komponente (Fc, x, Fc, y) der Kollisions-Kraft in wenigstens einer zweiten, insbesondere horizontalen, Richtung in Abhängigkeit von wenigstens einem Zugehörigkeitsgrad einer Komponente (F'e, x, F'e, y) der modellgestützt ermittelten externen Kraft in der zweiten Richtung, wenigstens einem Zugehörigkeitsgrad einer Komponente (Δχ, Ay) des Positionsfehlers des Roboters in der zweiten Richtung und/oder wenigstens einem Zugehörigkeitsgrad einer Geschwindigkeit ([dx/dt, dy/dt]) einer roboterfesten Referenz in der zweiten Richtung ermittelt wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche 2 bis 3, dadurch
gekennzeichnet, dass das Fuzzy-System (13, 13X-13Z) mittels eines neuronalen Netzes parametriert wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die externe Kraft auf Basis eines dynamischen Modells (11 ) des Roboters und/oder eines prädiktiven Modells, insbesondere eines autoregressiven Modells (12), ermittelt wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine Feedback-Kraft (Ffb), insbesondere eines haptischen Eingabegeräts (20) des Roboters, nach Erfassen einer Kollision des Roboters ohne das Fuzzy-System und/oder das prädiktive Modell auf Basis eines dynamischen Modells (1 1 ) des Roboters ermittelt wird und/oder vor Erfassen einer Kollision des Roboters auf Basis der ermittelten Kollisions-Kraft ([Fc x, Fc, y, Fc z]) ermittelt wird oder, wenigstens im Wesentlichen, gleich Null ist.
7. System (10, 20) zum Steuern eines Roboters (30), insbesondere einer
medizinischen Applikation, das zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche eingerichtet ist und/oder aufweist:
Mittel (10) zum Ermitteln einer Kollisions-Kraft ([Fc x, Fc y, Fc, z]) auf Basis einer modellgestützt ermittelten externen Kraft (Fe, [F'e, x, F'e, y, F'e, z]), die aus einer externen Belastung des Roboters resultiert, eines Positionsfehlers ([Δχ, Ay, Δζ]) des Roboters und einer Pose (z) und/oder Geschwindigkeit ([x dt, dy/dt]) des Roboters; und
Mittel (10) zum Erfassen einer Kollision des Roboters auf Basis dieser Kollisions- Kraft.
Roboteranordnung mit einem Roboter (30) und einem System (10, 20) zum
Steuern des Roboters nach einem der vorhergehenden Ansprüche.
9. Computerprogrammprodukt mit einem Programmcode, der auf einem von einem Computer lesbaren Medium gespeichert ist, zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche.
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