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Original title:
Variable Impedance Control for Compliant Robot Interactions: An Approach Based on Energy tanks, Learning from Demonstration, and Dynamical Systems
Translated title:
Variable Impedanzsteuerung für Nachgiebige Roboterinteraktionen: Ein Ansatz auf der Grundlage von Energietanks, Lernen aus Demonstration und Dynamischen Systemen
Author:
Abdelwadoud, Youssef Michel Sadek
Year:
2024
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Institution:
Human-centered Assistive Robotics (Prof. Cheng komm.)
Advisor:
Cheng, Gordon (Prof. Dr.)
Referee:
Cheng, Gordon (Prof. Dr.); Burdet, Etienne (Prof. Dr.); Ude, Ales (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
ELT Elektrotechnik; MSR Meßtechnik, Steuerungs- und Regelungstechnik, Automation; TEC Technik, Ingenieurwissenschaften (allgemein)
Keywords:
Variable Impedance Control, Passivity-Based Control, Learning from Demonstration, Shared Control
TUM classification:
FER 988
Abstract:
In this thesis, we present Variable Impedance Control and Learning techniques, to achieve safe and compliant interactions, for robots operating autonomously or in teleoperated settings. In this regard, We propose methods to guarantee the safety and stability of Variable impedance controllers. We also exploit imitation learning in order to learn variable impedance control policies, which can be subsequently employed to shape a robot's behavior during bilateral teleoperation and shared control.
Translated abstract:
In dieser Arbeit stellen wir Techniken zur Steuerung mit variabler Impedanz und zum Lernen vor, um sichere und nachgiebige Interaktionen für Roboter zu erreichen, die autonom oder in teleoperierten Umgebungen arbeiten. In diesem Zusammenhang schlagen wir Methoden vor, um die Sicherheit und Stabilität von Steuerungen mit variabler Impedanz zu garantieren. Wir nutzen auch das Nachahmungslernen, um Regelungsstrategien mit variabler Impedanz zu erlernen, die anschließend eingesetzt werden können, um...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1725966
Date of submission:
13.11.2023
Oral examination:
25.06.2024
File size:
41491228 bytes
Pages:
201
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240625-1725966-1-9
Last change:
18.07.2024
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