Optimal Virtual Model Control for Robotics: Design and Tuning of Passivity-Based Controllers

要約

受動性ベースの制御は制御理論の基礎であり、ロボット工学における確立された設計アプローチです。
その強みは受動性定理に基づいており、ロボット工学に強力な相互接続フレームワークを提供します。
ただし、受動性ベースのコントローラーの設計とその最適な調整は依然として困難です。
ここでは、完全に作動するロボットのための直感的な設計アプローチを提案します。このアプローチでは、制御動作は古典的な仮想モデル制御と同様に「仮想メカニズム」によって決定されます。
その結果、制御された動作を物理学の観点から理解できるロボットが誕生しました。
剛体ダイナミクスの ODE シミュレーションにアルゴリズムによる微分を適用することで、最適なチューニングを実現します。
全体として、これは柔軟な設計と最適化アプローチにつながります。安定性は仮想メカニズムの受動性によって証明され、パフォーマンスはアルゴリズムの微分を使用した最適化によって得られます。

要約(オリジナル)

Passivity-based control is a cornerstone of control theory and an established design approach in robotics. Its strength is based on the passivity theorem, which provides a powerful interconnection framework for robotics. However, the design of passivity-based controllers and their optimal tuning remain challenging. We propose here an intuitive design approach for fully actuated robots, where the control action is determined by a `virtual-mechanism’ as in classical virtual model control. The result is a robot whose controlled behavior can be understood in terms of physics. We achieve optimal tuning by applying algorithmic differentiation to ODE simulations of the rigid body dynamics. Overall, this leads to a flexible design and optimization approach: stability is proven by passivity of the virtual mechanism, while performance is obtained by optimization using algorithmic differentiation.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google