Enhanced Robust Motion Control based on Unknown System Dynamics Estimator for Robot Manipulators

要約

未知の外乱の存在下で高精度の操作を達成するために、我々は高次元ロボットマニピュレータのための2つの新しい効率的でロバストな運動制御スキームを提案します。
どちらのコントローラーにも、加速度信号や慣性行列の逆行列を必要とせずに外乱を推定する未知のシステム ダイナミクス推定器 (USDE) が組み込まれています。
次に、USDEフレームワークに基づいて、適応ゲインコントローラーとスーパーツイストスライディングモードコントローラーを設計して、追跡エラーの収束を高速化し、摂動防止能力を強化します。
前者は誤差駆動の制御ゲインを通じてフィードバック部分を強化することを目的としており、後者は不連続なスイッチング項の有限時間収束を利用しています。
制御信号の境界性と閉ループシステムの安定性を理論的に解析し、7 自由度 (DoF) のロボットマニピュレータで実際のハードウェア実験を行います。
実験結果は、提案したコントローラの有効性と性能の向上を検証し、高次元ロボットへの実装の実現可能性も示しています。

要約(オリジナル)

To achieve high-accuracy manipulation in the presence of unknown disturbances, we propose two novel efficient and robust motion control schemes for high-dimensional robot manipulators. Both controllers incorporate an unknown system dynamics estimator (USDE) to estimate disturbances without requiring acceleration signals and the inverse of inertia matrix. Then, based on the USDE framework, an adaptive-gain controller and a super-twisting sliding mode controller are designed to speed up the convergence of tracking errors and strengthen anti-perturbation ability. The former aims to enhance feedback portions through error-driven control gains, while the latter exploits finite-time convergence of discontinuous switching terms. We analyze the boundedness of control signals and the stability of the closed-loop system in theory, and conduct real hardware experiments on a robot manipulator with seven degrees of freedom (DoF). Experimental results verify the effectiveness and improved performance of the proposed controllers, and also show the feasibility of implementation on high-dimensional robots.

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