An MPC-based Optimal Motion Control Framework for Pendulum-driven Spherical Robots

要約

モーション制御はすべての自律移動ロボットにとって不可欠であり、球形ロボットにとってはさらに重要です。
球形ロボットの特殊性により、その動作制御では、ターゲットコマンドを正確に追跡するだけでなく、追跡中のロボットの姿勢やモーター電流の変動を最小限に抑える必要があります。
本論文では,モデル予測制御(MPC)を球形ロボットの制御に適用し,MPCベースの運動制御フレームワークを設計した。
フレームワークには 2 つのコントローラーがあり、拡張状態オブザーバー (ESO) と MPC を組み合わせた最適速度コントローラー ESO-MPC と、多層パーセプトロン (MLP) を使用して正確な軌道を生成し、最適化を達成するために重みを変更する MPC を使用する最適方向コントローラーです。
コントロール。
最後に、個々のコントローラーの性能と制御フレームワーク全体が物理実験によって検証されます。
実験結果は、この研究で提案された MPC ベースのモーション制御フレームワークが、高速性と精度の点で PID よりもはるかに優れており、オーバーシュート、姿勢安定性、電流安定性、エネルギー消費に関してスライディング モード コントローラー (SMC) よりも大きな利点があることを示しています。
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要約(オリジナル)

Motion control is essential for all autonomous mobile robots, and even more so for spherical robots. Due to the uniqueness of the spherical robot, its motion control must not only ensure accurate tracking of the target commands, but also minimize fluctuations in the robot’s attitude and motors’ current while tracking. In this paper, model predictive control (MPC) is applied to the control of spherical robots and an MPC-based motion control framework is designed. There are two controllers in the framework, an optimal velocity controller ESO-MPC which combines extend states observers (ESO) and MPC, and an optimal orientation controller that uses multilayer perceptron (MLP) to generate accurate trajectories and MPC with changing weights to achieve optimal control. Finally, the performance of individual controllers and the whole control framework are verified by physical experiments. The experimental results show that the MPC-based motion control framework proposed in this work is much better than PID in terms of rapidity and accuracy, and has great advantages over sliding mode controller (SMC) for overshoot, attitude stability, current stability and energy consumption.

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