Adaptive Control based Friction Estimation for Tracking Control of Robot Manipulators

要約

適応制御はトルク センサーを必要としないため、軌道追跡タスクでの摩擦補償によく使用されます。
ただし、これにはいくつかの欠点があります。まず、最も一般的な確実性等価適応制御設計は、摩擦モデルの線形化パラメーター化に基づいているため、スティクションやストライベック効果などの非線形効果は通常省略されます。
第 2 に、適応制御ベースの推定は、ゼロでない定常状態誤差によりバイアスがかかる可能性があります。
第三に、未知のモデルの不一致を無視すると、ロバストな推定が得られない可能性があります。
本稿では、非線形静摩擦現象を捉えた新しい線形パラメータ化摩擦モデルを提案する。
続いて、バックステッピングに基づく推定中のバイアスを低減するために、適応制御ベースの摩擦推定器が提案されます。
最後に、ロバスト推定のための励起を生成するアルゴリズムを提案します。
KUKA iiwa 14 を使用して、ランダムなフーリエ軌道や描画軌道を含む推定摩擦モデルを評価する軌道追跡実験を実施し、さまざまな制御スキームにおける私たちの方法論の有効性を示しました。

要約(オリジナル)

Adaptive control is often used for friction compensation in trajectory tracking tasks because it does not require torque sensors. However, it has some drawbacks: first, the most common certainty-equivalence adaptive control design is based on linearized parameterization of the friction model, therefore nonlinear effects, including the stiction and Stribeck effect, are usually omitted. Second, the adaptive control-based estimation can be biased due to non-zero steady-state error. Third, neglecting unknown model mismatch could result in non-robust estimation. This paper proposes a novel linear parameterized friction model capturing the nonlinear static friction phenomenon. Subsequently, an adaptive control-based friction estimator is proposed to reduce the bias during estimation based on backstepping. Finally, we propose an algorithm to generate excitation for robust estimation. Using a KUKA iiwa 14, we conducted trajectory tracking experiments to evaluate the estimated friction model, including random Fourier and drawing trajectories, showing the effectiveness of our methodology in different control schemes.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google