基於可逆變換的數據驅動重載液壓機械臂建模與運動控制

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本文提出了一種基於數據驅動的可逆非線性模型（RevNM）和混合運動控制框架，用於解決工業重載液壓機械臂自動化操作中面臨的控制挑戰。

Samenvatting

本研究論文題為「基於可逆變換的數據驅動重載液壓機械臂建模與運動控制」，探討了工業重載液壓機械臂自動化操作中的控制挑戰。論文作者認為，傳統基於模型的方法難以準確描述液壓機械臂複雜的非線性動力學特性，而純粹的黑盒數據驅動方法則缺乏可解釋性和穩定性保證。
為了解決這些問題，作者提出了一種基於數據驅動的可逆非線性模型（RevNM）和混合運動控制框架。與直接構建數學模型或簡化的黑盒模型不同，RevNM 整合了先驗物理模型信息和可逆變換。具體而言，作者首先分析了包含死區、遲滯和洩漏的液壓機械臂非線性動力學模型，並推導出其三階微分方程。然後，利用多層感知器（MLP）逼近可逆變換後物理積分器鏈系統中的動力學，構建了三階數據驅動模型。通過採用可逆變換，RevNM 可以同時獲得正向和反向模型，從而避免了分別建立正向和反向模型的必要性，並確保了它們之間的關聯性。
與 RevNM 相對應，作者設計了一個混合控制框架，該框架結合了模型反演控制器和比例微分（PD）控制器。模型反演控制器用於補償非線性動力學，而 PD 控制器則用於增強系統的魯棒性。作者利用李雅普諾夫理論證明了該混合控制框架的穩定性。
為了驗證所提出的 RevNM 和混合控制框架的有效性，作者進行了仿真和實驗研究。仿真實驗基於 Amesim 和 Simulink 聯合仿真平台，模擬了具有兩個自由度的液壓機械臂（動臂和鬥杆）的運動控制。實驗結果表明，與傳統的 PD 控制方法相比，所提出的混合控制框架能夠顯著提高軌跡跟踪精度。此外，作者還在真實的 39 噸級商用液壓挖掘機上進行了實驗驗證。實驗結果與仿真結果一致，表明所提出的方法在實際應用中具有良好的性能。
總之，本研究提出了一種基於數據驅動的 RevNM 和混合運動控制框架，用於解決工業重載液壓機械臂自動化操作中面臨的控制挑戰。與傳統方法相比，所提出的方法具有更高的精度、更好的可解釋性和更強的穩定性。

Statistieken

與傳統控制方法相比，該框架將軌跡跟踪誤差的均方根降低了至少 50%。
動臂和鬥杆預測模型的精度分別為 0.95 和 0.90。
使用混合控制器進行路徑跟踪的均方根誤差為 5.7 厘米，軌跡均方根誤差為 13.5 厘米。

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

A Data-Driven Modeling and Motion Control of Heavy-Load Hydraulic Manipulators via Reversible Transformation

by Dexian Ma, Y... om arxiv.org 11-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.13856.pdf

Diepere vragen

在其他類型的機器人系統（例如，移動機器人或機械臂）中，所提出的 RevNM 和混合控制框架是否具有應用潛力？

是的，所提出的 RevNM 和混合控制框架在其他類型的機器人系統中也具有應用潛力，例如移動機器人和機械臂。

移動機器人： 移動機器人系統，例如無人駕駛車輛和自主移動機器人，通常也呈現非線性動力學特性。 RevNM 可以用於建立這些系統的精確模型，考慮輪胎滑移、地面摩擦和環境干擾等因素。混合控制框架中的模型反演控制器可以補償這些非線性，而 PD 控制器可以增強系統的穩定性和魯棒性。

機械臂： 與液壓機械臂類似，電動機械臂也表現出非線性效應，例如摩擦、連桿柔性和齒輪間隙。 RevNM 可以通過學習這些非線性效應來提高控制精度。混合控制框架可以結合基於模型的控制方法，例如計算力矩控制，以實現更精確和靈活的運動控制。
然而，需要注意的是，將 RevNM 和混合控制框架應用於其他類型的機器人系統時，需要進行一些調整和修改。例如，需要根據特定機器人系統的動力學特性選擇合適的狀態變量和控制輸入。此外，還需要根據具體應用場景調整控制器的參數。

在處理更復雜的操作任務（例如，挖掘或抓取）時，該控制框架是否需要進行調整或擴展？

是的，在處理更復雜的操作任務（例如，挖掘或抓取）時，該控制框架需要進行調整或擴展，以應對以下挑戰：

多任務學習： 挖掘和抓取等複雜任務通常需要機器人執行多個子任務。控制框架需要能夠學習和適應不同的任務需求，例如切換控制策略、調整力/力矩控制參數等。

環境交互： 挖掘和抓取任務涉及與環境的複雜交互，例如土壤特性、物體形狀和抓取力控制。控制框架需要整合傳感器信息，例如力/力矩傳感器和視覺傳感器，以感知環境變化並做出相應的調整。

軌跡規劃： 複雜任務通常需要更複雜的軌跡規劃，例如避障、優化挖掘軌跡和抓取姿態。控制框架需要與軌跡規劃算法相結合，以實現高效、安全的操作。
以下是一些可能的調整和擴展方向：

基於學習的控制策略： 可以使用強化學習等方法來訓練機器人學習執行複雜任務的最佳控制策略。

阻抗控制： 阻抗控制可以讓機器人根據環境的力/力矩反饋來調整其運動，從而實現更靈活和安全的交互。

視覺伺服控制： 視覺伺服控制可以使用視覺信息來引導機器人執行抓取等任務，提高操作的精度和效率。

如何將基於學習的控制方法與基於優化的規劃方法相結合，以實現液壓機械臂的完全自主化操作？

將基於學習的控制方法與基於優化的規劃方法相結合是實現液壓機械臂完全自主化操作的關鍵。以下是一種可能的整合方案：

基於優化的規劃： 使用基於優化的規劃方法，例如運動規劃和任務規劃，生成滿足任務目標和約束條件的參考軌跡和動作序列。規劃過程需要考慮機器人動力學、環境信息和任務需求。

基於學習的控制： 使用 RevNM 和混合控制框架等基於學習的控制方法來跟踪參考軌跡和執行規劃的動作。基於學習的控制器可以補償系統非線性和外部干擾，提高控制精度和魯棒性。

感知和環境建模： 使用傳感器信息，例如視覺、力/力矩和距離傳感器，來感知環境和物體狀態。可以使用機器學習方法，例如深度學習，來建立環境模型，預測環境變化和物體運動。

任務監控和調整： 實時監控任務執行情況，並根據環境變化和任務進展調整規劃和控制策略。可以使用基於規則的方法或基於學習的方法來實現任務監控和調整。

持續學習： 機器人可以通過持續學習來不斷提高其性能。可以使用在線學習或離線學習方法來更新規劃和控制模型，使其適應新的環境和任務。

通過將基於學習的控制方法與基於優化的規劃方法相結合，並整合感知、環境建模、任務監控和持續學習等技術，可以實現液壓機械臂的完全自主化操作，使其能夠在複雜的環境中高效、安全地完成各種任務。