Gaussian Process-Enhanced, External and Internal Convertible (EIC) Form-Based Control of Underactuated Balance Robots

要約

外部および内部コンバーチブル (EIC) フォームベースの動作制御 (つまり、EIC ベースの制御) は、作動が不十分なバランス ロボットに対する効果的なアプローチの 1 つです。
逐次的なコントローラー設計により、作動サブシステムの軌道追跡と非作動サブシステムのバランスを同時に達成できます。
ただし、特定の条件下では、EIC ベースの制御下では制御されないロボットの動きが存在します。
我々はまずこれらの条件を特定し、次にガウスプロセスデータ駆動型ロボット動的モデルを使用した強化された EIC ベースの制御を提案します。
新しく強化された EIC ベースの制御により、閉ループ システムの安定性とパフォーマンスが保証されます。
作動不足のバランス ロボットの 2 つの例を使用して、GP 強化 EIC ベースの制御を実験的に実証します。

要約(オリジナル)

External and internal convertible (EIC) form-based motion control (i.e., EIC-based control) is one of the effective approaches for underactuated balance robots. By sequentially controller design, trajectory tracking of the actuated subsystem and balance of the unactuated subsystem can be achieved simultaneously. However, with certain conditions, there exists uncontrolled robot motion under the EIC-based control. We first identify these conditions and then propose an enhanced EIC-based control with a Gaussian process data-driven robot dynamic model. Under the new enhanced EIC-based control, the stability and performance of the closed-loop system is guaranteed. We demonstrate the GP-enhanced EIC-based control experimentally using two examples of underactuated balance robots.

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