An MPC-based Optimal Motion Control Framework for Pendulum-driven Spherical Robots

要約

モーション制御は、すべての自律移動ロボットにとって不可欠であり、球状ロボットにとってはなおさら重要です。
球形ロボットの独自性により、その動作制御は、ターゲット コマンドの正確な追跡を保証するだけでなく、追跡中のロボットの姿勢とモーターの電流の変動を最小限に抑える必要があります。
本稿では、モデル予測制御 (MPC) を球形ロボットの制御に適用し、MPC ベースの運動制御フレームワークを設計します。
フレームワークには 2 つのコントローラーがあります。拡張状態オブザーバー (ESO) と MPC を組み合わせた最適速度コントローラー ESO-MPC と、多層パーセプトロン (MLP) を使用して正確な軌跡を生成する最適方向コントローラーと、重みを変更して最適な速度を実現する MPC です。
コントロール。
最後に、個々のコントローラーと全体の制御フレームワークのパフォーマンスが物理実験によって検証されます。
実験結果は、この作業で提案された MPC ベースのモーション制御フレームワークが、速度と精度の点で PID よりもはるかに優れており、オーバーシュート、姿勢安定性、電流安定性、およびエネルギー消費に関してスライディング モード コントローラー (SMC) よりも大きな利点があることを示しています。
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要約(オリジナル)

Motion control is essential for all autonomous mobile robots, and even more so for spherical robots. Due to the uniqueness of the spherical robot, its motion control must not only ensure accurate tracking of the target commands, but also minimize fluctuations in the robot’s attitude and motors’ current while tracking. In this paper, model predictive control (MPC) is applied to the control of spherical robots and an MPC-based motion control framework is designed. There are two controllers in the framework, an optimal velocity controller ESO-MPC which combines extend states observers (ESO) and MPC, and an optimal orientation controller that uses multilayer perceptron (MLP) to generate accurate trajectories and MPC with changing weights to achieve optimal control. Finally, the performance of individual controllers and the whole control framework are verified by physical experiments. The experimental results show that the MPC-based motion control framework proposed in this work is much better than PID in terms of rapidity and accuracy, and has great advantages over sliding mode controller (SMC) for overshoot, attitude stability, current stability and energy consumption.

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