Performance Evaluation of Trajectory Tracking Controllers for a Quadruped Robot Leg

要約

脚のあるロボットの動的モデルの複雑さにより、軌跡追跡のタスクでモデルのないコントローラーを利用する必要があります。
このホワイトペーパーでは、適応型のヤコビアンアプローチが提案され、動的モデルの複雑さに対処します。これは、適応性のあるPi-algorithmを利用してコントロールゲインを調整します。
提案された制御アルゴリズムのパフォーマンスは、従来の転置ヤコビアンおよびスライドモード制御アルゴリズムと比較され、エラーのルート平均平方で評価され、入力エネルギー基準を制御します。
提案された制御システムの有効性を評価するために、セミエリプチカルパストラッキング用の四足ロボットレッグのMATLAB/SIMULINKソフトウェアでシミュレーションが実行されます。
得られた結果は、提案された適応型転置ヤコビアンが誤差のオーバーシュートと根平均平方を減らし、同時に制御入力エネルギーを減少させることを示しています。
さらに、ヤコビンを転置し、適応型転置ヤコビアンは、従来のスライドモード制御と比較して、初期条件の変化により堅牢です。
さらに、スライディングモード制御は、モデルベースの性質のためにパラメーターで最大20％の不確実性を実行しますが、転置ヤコビンと提案された適応転置ヤコビアンアルゴリズムは、より高い質量の不確実性であっても有望な結果を示しています。

要約(オリジナル)

The complexities in the dynamic model of the legged robots make it necessary to utilize model-free controllers in the task of trajectory tracking. In This paper, an adaptive transpose Jacobian approach is proposed to deal with the dynamic model complexity, which utilizes an adaptive PI-algorithm to adjust the control gains. The performance of the proposed control algorithm is compared with the conventional transpose Jacobian and sliding mode control algorithms and evaluated by the root mean square of the errors and control input energy criteria. In order to appraise the effectiveness of the proposed control system, simulations are carried out in MATLAB/Simulink software for a quadruped robot leg for semi-elliptical path tracking. The obtained results show that the proposed adaptive transpose Jacobian reduces the overshoot and root mean square of the errors and at the same time, decreases the control input energy. Moreover, transpose Jacobin and adaptive transpose Jacobian are more robust to changes in initial conditions compared to the conventional sliding mode control. Furthermore, sliding mode control performs well up to 20% uncertainties in the parameters due to its model-based nature, whereas the transpose Jacobin and the proposed adaptive transpose Jacobian algorithms show promising results even in higher mass uncertainties.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google