Backstepping Control of Tendon-Driven Continuum Robots in Large Deflections Using the Cosserat Rod Model

要約

この論文では、Cosserat ロッド モデルを使用した、大きなたわみに対する腱駆動連続体ロボットのバックステッピング制御に関する研究を紹介します。
連続ロボットはその柔軟性と適応性で知られており、さまざまな用途に適しています。
ただし、それらの非線形ダイナミクスにより、それらのモデリングと制御には課題が生じます。
それらのダイナミクスをモデル化するために、重大なたわみを考慮するためにコセラット ロッド法が採用され、結果として生じる偏微分方程式を解くために数値解法が開発されます。
コセラットロッド理論を使用した腱駆動連続体ロボットの制御に関するこれまでの研究は、スライディングモード制御に焦点を当てており、大きなたわみについてはテストされておらず、実験的検証が不足していました。
本稿では、大幅な曲げを実現するためのスライディングモード制御の代替としてバックステッピング制御を提案する。
この研究では、数値結果が実験によって検証され、提案されたバックステッピング制御アプローチが、より滑らかな軌道、整定時間の短縮、およびオーバーシュートの低減で大きな偏向を達成するための有望なソリューションであることが実証されています。
さらに、バックステッピング制御アプローチの堅牢性をさらに強調するために、外力と外乱を含む 2 つのシナリオが導入されました。

要約(オリジナル)

This paper presents a study on the backstepping control of tendon-driven continuum robots for large deflections using the Cosserat rod model. Continuum robots are known for their flexibility and adaptability, making them suitable for various applications. However, modeling and controlling them pose challenges due to their nonlinear dynamics. To model their dynamics, the Cosserat rod method is employed to account for significant deflections, and a numerical solution method is developed to solve the resulting partial differential equations. Previous studies on controlling tendon-driven continuum robots using Cosserat rod theory focused on sliding mode control and were not tested for large deflections, lacking experimental validation. In this paper, backstepping control is proposed as an alternative to sliding mode control for achieving a significant bending. The numerical results are validated through experiments in this study, demonstrating that the proposed backstepping control approach is a promising solution for achieving large deflections with smoother trajectories, reduced settling time, and lower overshoot. Furthermore, two scenarios involving external forces and disturbances were introduced to further highlight the robustness of the backstepping control approach.

arxiv情報

著者 Rana Danesh,Farrokh Janabi-Sharifi
発行日 2024-12-16 18:03:22+00:00
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