Data-driven Feedback Control of Lattice Structures with Localized Actuation and Sensing

要約

個別の構成要素から格子を組み立てることにより、望ましい質量対剛性比を備えた、大型で異種の、簡単に再構成可能なオブジェクトを構成することができます。
このタイプの建築システムは、個別のエラー修正コンポーネントで構成されるため、デジタル マテリアルとも呼ばれます。
研究者らは、離散格子構造の再構成可能で質量効率の高い特性を利用するさまざまな能動構造、さらにはロボットシステムを実証してきました。
ただし、既存の文献では主に開ループ制御戦略が使用されており、提示されたシステムのパフォーマンスが制限されています。
この論文では、システムダイナミクスのリアルタイム測定を活用した、デジタル格子構造のフィードバック制御への新しいアプローチを紹介します。
格子構造を駆動するための新しい手段を構成する駆動ボクセルを紹介します。
私たちの制御方法は、線形二次レギュレーターおよびクープマン モデル予測制御と組み合わせた拡張動的モード分解アルゴリズムに基づいています。
私たちのアプローチの主な利点は、システムの構造に関する事前の知識を必要とせず、純粋にデータ駆動型であることにあります。
カスタム構築された柔軟な格子ビームを使用した実際の実験を通じて開発された方法を説明し、最小限のセンシングおよび作動リソースでもさまざまなタスクを達成できるその能力を示します。
特に、外乱減衰を伴う安定化と基準追跡という 2 つの問題に取り組みます。

要約(オリジナル)

Assembling lattices from discrete building blocks enables the composition of large, heterogeneous, and easily reconfigurable objects with desirable mass-to-stiffness ratios. This type of building system may also be referred to as a digital material, as it is constituted from discrete, error-correcting components. Researchers have demonstrated various active structures and even robotic systems that take advantage of the reconfigurable, mass-efficient properties of discrete lattice structures. However, the existing literature has predominantly used open-loop control strategies, limiting the performance of the presented systems. In this paper, we present a novel approach to feedback control of digital lattice structures, leveraging real-time measurements of the system dynamics. We introduce an actuated voxel which constitutes a novel means for actuation of lattice structures. Our control method is based on the Extended Dynamical Mode Decomposition algorithm in conjunction with the Linear Quadratic Regulator and the Koopman Model Predictive Control. The key advantage of our approach lies in its purely data-driven nature, without the need for any prior knowledge of a system’s structure. We illustrate the developed method via real experiments with custom-built flexible lattice beam, showing its ability to accomplish various tasks even with minimal sensing and actuation resources. In particular, we address two problems: stabilization together with disturbance attenuation, and reference tracking.

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