Adaptive Control of Deformable Linear Objects with Physical Parameter Estimation

Robotic manipulation of Deformable Linear Objects (DLOs) — cables, hoses, and surgical sutures — is a growing requirement in industrial and medical automation. Model-based controllers offer formal stability guarantees and high tracking performance, but their effectiveness depends on accurate knowledge of the DLO’s physical properties: volumetric density, Young’s modulus, and elastic material damping. In practice these parameters are rarely known a priori for a given specimen and are difficult to identify offline, limiting the deployability of purely nominal model-based designs. This thesis proposes an adaptive control framework that simultaneously tracks a desired DLO trajectory and estimates the unknown physical parameters online, eliminating the need for prior identification. The DLO is modelled as a Cosserat rod discretized by the Geometric Variable Strain (GVS) method, which yields a finite-dimensional Lagrangian representation in which three material parameters appear linearly in the system matrices. The manipulation task is formulated as the control of an underactuated Lagrangian system in collocated form, and the adaptive law extends the Slotine–Li scheme to the underactuated setting. Three configurations of increasing complexity are studied: a DLO attached to a fixed revolute joint, a DLO manipulated by a single robotic arm at one end, and a DLO grasped at both ends by a bimanual system. For each configuration, a change of coordinates to collocated form is derived and the adaptive controller is applied uniformly. Asymptotic stability of the tracking error is guaranteed via Lyapunov analysis. Simulation results confirm that all three material parameters are accurately estimated during closed-loop manipulation, demonstrating the viability of the proposed framework for the control of previously uncharacterized DLOs. Lastly, a broad series of experiments were conducted to validate the results considering the single-arm manipulated DLO, achieving and confirming the results obtained in simulation.

La manipolazione robotica di Oggetti Lineari Deformabili (DLO), quali cavi, tubi flessibili e suture chirurgiche, rappresenta un’esigenza crescente nell’automazione industriale e medica. I controllori basati sul modello dell’oggetto offrono garanzie formali di stabilità ed elevate prestazioni di inseguimento, ma la loro efficacia dipende da una conoscenza accurata delle proprietà fisiche del DLO: densità volumetrica, modulo di Young e smorzamento elastico del materiale. Nella pratica, questi parametri sono raramente noti a priori per un dato esemplare e sono difficili da identificare offline, limitando la praticabilità dei progetti nominali puramente basati sul modello. Questa tesi propone uno schema di controllo adattativo che, simultaneamente, insegue una traiettoria desiderata del DLO e stima online i parametri fisici incogniti, eliminando la necessità di un’identificazione preliminare. Il DLO è modellato come un’asta di Cosserat discretizzata mediante il metodo GVS (Geometric Variable Strain), che fornisce una rappresentazione Lagrangiana a dimensione finita. L’obiettivo di questo lavoro è formulare un controllore per un sistema sottoattuato in forma collocata, la cui legge adattativa estenda lo schema di Slotine-Li al caso sottoattuato. Vengono studiate tre configurazioni di complessità crescente: un DLO collegato a un giunto rotante fisso, un DLO manipolato da un singolo braccio robotico a un’estremità, e un DLO afferrato a entrambe le estremità da un sistema bimanuale. Per ciascuna configurazione viene derivato un cambiamento di coordinate in forma collocata e il controllore adattativo viene applicato in modo adeguato al modello, tenendo conto delle differenze intrinseche tra i sistemi analizzati. La convergenza asintotica dell’errore è garantita tramite analisi di Lyapunov. I risultati di simulazione confermano che tutti e tre i parametri del materiale sono stimati accuratamente durante la manipolazione closed-loop, dimostrando la fattibilità del framework proposto per il controllo di DLO precedentemente non caratterizzati. In fine, è stato trattato in diversi esperimenti il modello di un DLO manipolato da un singolo braccio, confermando i risultati ottenuti in simulazione.