Influence Vectors Control for Robots Using Cellular-like Binary Actuators

要約

セルラーのような冗長バイナリアクチュエータを使用するロボットは、信頼性、力対重量比、およびコストの点で電気ギアモータロボットシステムを上回る可能性があります。
この論文では、そのようなロボットが遭遇する制御課題、つまり、個別のアクチュエータ入力、複雑なシステムモデリング、およびアクチュエータ間のクロスカップリングに対応するように設計された、堅牢なフォールトトレラント制御スキームを紹介します。
提案されたスキームでは、位置や力などの所望のベクトル システム出力は、出力に対する影響ベクトルに基づいてアクチュエータを採用することによって指令されます。
システムの分析モデルは必要ありません。
影響ベクトルは、各アクチュエータを連続的に作動させることによって実験的に特定されます。
位置制御タスクの場合、コントローラーは確率的アプローチと遺伝的アルゴリズムを使用して、採用するアクチュエーターの最適な組み合わせを決定します。
モーション制御タスクの場合、コントローラーはスライディング モード アプローチと各アクチュエーターの独立した採用決定を使用します。
20 個のアクチュエータを備えた 4 自由度のバイナリ マニピュレータの実験結果により、この方法の有効性と、大きな摂動や多数のアクチュエータの故障に耐えられる能力が確認されました。

要約(オリジナル)

Robots using cellular-like redundant binary actuators could outmatch electric-gearmotor robotic systems in terms of reliability, force-to-weight ratio and cost. This paper presents a robust fault tolerant control scheme that is designed to meet the control challenges encountered by such robots, i.e., discrete actuator inputs, complex system modeling and cross-coupling between actuators. In the proposed scheme, a desired vectorial system output, such as a position or a force, is commanded by recruiting actuators based on their influence vectors on the output. No analytical model of the system is needed; influence vectors are identified experimentally by sequentially activating each actuator. For position control tasks, the controller uses a probabilistic approach and a genetic algorithm to determine an optimal combination of actuators to recruit. For motion control tasks, the controller uses a sliding mode approach and independent recruiting decision for each actuator. Experimental results on a four degrees of freedom binary manipulator with twenty actuators confirm the method’s effectiveness, and its ability to tolerate massive perturbations and numerous actuator failures.

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