Adaptive Model Predictive Control for Differential-Algebraic Systems towards a Higher Path Accuracy for Physically Coupled Robots

要約

ロボット間の物理的結合により、困難な製造プロセスにおけるマルチロボット システムの機能が向上する可能性があります。
しかし、物理的に結合されたロボットの経路追跡精度は、特に不確実な運動学的パラメータ、機械的弾性、既製ロボットの内蔵コントローラを考慮すると、十分に研究されていません。
この論文では、実際の実行による測定データに対して検証される新しい微分代数システム モデルを使用してこれらの問題に対処します。
不確実な運動学的パラメータはオンラインで推定され、モデルが適応されます。
その結果、適応モデル予測コントローラーがロボット間のコーディネーターとして設計されます。
このコントローラーは、シミュレーションで最先端のベンチマークと比較して 88.6% のパス トラッキング エラーの削減を達成しました。

要約(オリジナル)

The physical coupling between robots has the potential to improve the capabilities of multi-robot systems in challenging manufacturing processes. However, the path tracking accuracy of physically coupled robots is not studied adequately, especially considering the uncertain kinematic parameters, the mechanical elasticity, and the built-in controllers of off-the-shelf robots. This paper addresses these issues with a novel differential-algebraic system model which is verified against measurement data from real execution. The uncertain kinematic parameters are estimated online to adapt the model. Consequently, an adaptive model predictive controller is designed as a coordinator between the robots. The controller achieves a path tracking error reduction of 88.6% compared to the state-of-the-art benchmark in the simulation.

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