Model Predictive Control For Mobile Manipulators Based On Neural Dynamics(Extended version)

要約

この記事では、モバイル マニピュレータ (MM) の軌道追跡問題に焦点を当てます。
まず、移動マニピュレータのための位置姿勢モデル予測追跡制御 (POMPTC) スキームを構築します。
提案された POMPTC スキームは、追跡エラー、関節速度、および関節加速度を同時に最小限に抑えることができます。
さらに、エンドエフェクタの位置と姿勢の同期制御を実現します。
次に、有限時間収束ニューラル ダイナミクス (FTCND) モデルを構築して、POMPTC スキームの最適解を見つけます。
次に,提案したPOMPTCスキームに基づいて,動的レベルでマニピュレータのベース運動によって引き起こされる外乱を考慮する非特異高速端末スライディングモデル(NFTSM)制御法を提案した。
有限時間追跡性能を達成し、対外乱能力を向上させることができます。
最後に、シミュレーションと実験により、提案した制御方法には強いロバスト性、高速収束、および高い制御精度という利点があることが示されています。

要約(オリジナル)

This article focuses on the trajectory tracking problem of mobile manipulators (MMs). Firstly, we construct a position and orientation model predictive tracking control (POMPTC) scheme for mobile manipulators. The proposed POMPTC scheme can simultaneously minimize the tracking error, joint velocity, and joint acceleration. Moreover, it can achieve synchronous control for the position and orientation of the end-effector. Secondly, a finite-time convergent neural dynamics (FTCND) model is constructed to find the optimal solution of the POMPTC scheme. Then, based on the proposed POMPTC scheme, a non-singular fast terminal sliding model (NFTSM) control method is presented, which considers the disturbances caused by the base motion on the manipulator at the dynamic level. It can achieve finite-time tracking performance and improve the anti-disturbances ability. Finally, simulation and experiments show that the proposed control method has the advantages of strong robustness, fast convergence, and high control accuracy.

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