Control of a pendulum system: From simulation to reality

要約

制御理論は、動的システムの制御の研究を扱います。
今日のロボットはますます複雑になり、工場の現場から現実世界の環境へと移行しています。
これらのロボットは外乱などの実世界の環境要因と相互作用する必要があるため、ロボットには堅牢な制御システムが必要です。
現実世界の環境でロボットの制御アルゴリズムをテストすると、重大な安全上の問題が発生する可能性があり、経済的に高価になる可能性があります。
このため、制御アルゴリズムを現実世界の環境に導入する前に、シミュレーションを使用してテストすることが重視されるようになりました。
制御アルゴリズムの設計は、シミュレーションでのターゲット システムのモデル化から始まり、コントローラーの設計、シミュレーションでのコントローラーのテスト、そしてより良いコントローラーを設計するためにコントローラーのパラメーターを変更するという反復的なプロセスです。
このレポートでは、ターゲット ハードウェア システムの近似システム モデルを開発し、それをターゲット システム用の LQR コントローラーの設計に使用できる方法を検討します。
次に、コントローラーは外乱下でハードウェアおよびシミュレーションでテストされ、システムの応答が記録されます。
次に、ハードウェアとシミュレーションからのシステム応答が比較され、制御アルゴリズムの設計とテストのためのシミュレーションでの近似システム モデルの使用が検証されます。

要約(オリジナル)

Control theory deals with the study of controlling dynamical systems. Robots today are growing increasingly complex and moving out of factory floors to real world environment. These robots have to interact with real world environment factors such as disturbances and this requires the robot to have a control system that is robust. Testing control algorithms on robots in real world environment can pose critical safety issues and can be financially expensive. This has resulted in a heavy emphasis on using simulation to test control algorithms before deploying them in real world environments. Designing control algorithms is an iterative process that starts with modelling the target system in simulation, designing a controller, testing the controller in simulation and then changing the controller parameters to design a better controller. This report explores how an approximated system model of a target hardware system can be developed, which can then be used to design a LQR controller for the target system. The controller is then tested under a disturbance, on hardware and in simulation, and the system response is recorded. The system response from hardware and simulation are then compared to validate the use of approximated system models in simulation for designing and testing control algorithms.

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