UDE-basierte dynamische Bewegungs- und Kraftsteuerung von mobilen Manipulatoren

Centrala begrepp

Ein neuartiges dynamisches Modell des Manipulators auf der mobilen Basis wird vorgestellt, das nur die Dynamik des Manipulators und die kinematischen Informationen der mobilen Basis erfordert. Darauf aufbauend wird ein UDE-basiertes dynamisches Bewegungs-/Kraftsteuerungsschema entwickelt, das die dynamische Kopplung und andere unmodellierte Unsicherheiten kompensiert.

Sammanfattning

In diesem Artikel wird ein neuartiges dynamisches Modell des Manipulators auf der mobilen Basis vorgestellt. Das Modell berücksichtigt die dynamische Kopplung zwischen dem mobilen Basisfahrzeug und dem Manipulator, indem es die kinematischen Informationen des mobilen Basisfahrzeugs in die Manipulatordynamik einbezieht. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, die eine komplexe Modellierung des Gesamtsystems erfordern, benötigt unser Modell nur die Dynamik des Manipulators und die kinematischen Informationen des mobilen Basisfahrzeugs, was die Komplexität der Systemmodellierung reduziert und die Übertragbarkeit verbessert.
Basierend auf diesem dynamischen Modell wird ein UDE-basiertes dynamisches Bewegungs-/Kraftsteuerungsschema entwickelt, das die dynamische Kopplung und andere unmodellierte Unsicherheiten kompensiert. Der Feedforward-Steuerungsanteil dient zur Vorhersage der dynamischen Kopplungseffekte, während der UDE-Regler zur Schätzung und Kompensation unmodellierter Dynamiken verwendet wird. Die theoretische Stabilitätsanalyse zeigt, dass das vorgeschlagene Steuerungsgesetz die globale asymptotische Stabilität des Gesamtsystems in reiner Bewegungssteuerung und die Stabilität und Erreichung des gewünschten Impedanzverhaltens in der Bewegungs-/Kraftsteuerung garantiert.
Die Simulationsergebnisse belegen die Effektivität des vorgeschlagenen dynamischen Modells bei der Vorhersage der dynamischen Kopplungseffekte. Darüber hinaus zeigen die Simulations- und Experimentergebnisse, dass das UDE-basierte dynamische Bewegungs-/Kraftsteuerungsschema eine überlegene Leistung bei der Verfolgung von Bewegungs- und Krafttrajektorien unter dynamischen Kopplungseffekten und anderen unmodellierten Unsicherheiten aufweist.

Statistik

Die Abweichung zwischen dem vorhergesagten und dem tatsächlichen Drehmoment aufgrund der dynamischen Kopplung beträgt in den x- und y-Richtungen 81,51% bzw. 80,12%.

Citat

"Ein neuartiges dynamisches Modell des Manipulators auf der mobilen Basis wird vorgestellt, das nur die Dynamik des Manipulators und die kinematischen Informationen der mobilen Basis erfordert."
"Basierend auf diesem dynamischen Modell wird ein UDE-basiertes dynamisches Bewegungs-/Kraftsteuerungsschema entwickelt, das die dynamische Kopplung und andere unmodellierte Unsicherheiten kompensiert."

Viktiga insikter från

UDE-based Dynamic Motion Force Control of Mobile Manipulators

by Songqun Gao,... på arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.00443.pdf

Djupare frågor

Wie könnte man die Interaktionsleistung des Systems weiter verbessern, indem man die Wahrnehmung unbekannter Umgebungen integriert?

Um die Interaktionsleistung des Systems durch die Integration der Wahrnehmung unbekannter Umgebungen zu verbessern, könnte man verschiedene Ansätze verfolgen. Zunächst könnte man Sensoren wie Kameras, Lidar oder Radarsysteme einsetzen, um Echtzeitdaten über die Umgebung zu erfassen. Diese Daten könnten dann genutzt werden, um das System in die Lage zu versetzen, Hindernisse zu erkennen, die Umgebung zu kartieren und potenzielle Kollisionen zu vermeiden. Durch die Integration von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz könnte das System auch in der Lage sein, aus den Umgebungsdaten zu lernen und seine Interaktionsstrategien entsprechend anzupassen. Dies würde die Reaktionsfähigkeit und Anpassungsfähigkeit des Systems in unbekannten Umgebungen verbessern und die Sicherheit und Effizienz der Interaktionen steigern.

Wie könnte das vorgeschlagene Steuerungsschema für Interaktionen mit weichen Umgebungen erweitert werden?

Um das vorgeschlagene Steuerungsschema für Interaktionen mit weichen Umgebungen zu erweitern, könnte man spezielle Compliance- und Nachgiebigkeitsmechanismen implementieren. Diese Mechanismen würden es dem System ermöglichen, auf die Nachgiebigkeit der Umgebung zu reagieren und entsprechend angemessen zu interagieren. Durch die Integration von Kraft- und Drucksensoren könnte das System die Kräfte und Drücke messen, die es auf die weiche Umgebung ausübt, und seine Interaktionskräfte entsprechend anpassen, um Schäden zu vermeiden. Darüber hinaus könnte die Steuerung durch die Implementierung von adaptiven Regelungsalgorithmen kontinuierlich optimiert werden, um die Leistung des Systems in weichen Umgebungen zu maximieren.

Welche zusätzlichen Anwendungen könnten von der vorgestellten Methodik profitieren, abgesehen von den in diesem Artikel genannten?

Die vorgestellte Methodik könnte in einer Vielzahl von Anwendungen außerhalb der in diesem Artikel genannten Szenarien von Nutzen sein. Beispielsweise könnte sie in der Medizin eingesetzt werden, um mobile Roboter für die Patientenversorgung zu entwickeln, die in der Lage sind, mit empfindlichen Geweben und Organen zu interagieren. In der Logistikbranche könnten mobile Manipulatoren mit dieser Methodik ausgestattet werden, um komplexe Aufgaben wie das Greifen und Bewegen von Objekten in dynamischen Umgebungen auszuführen. Darüber hinaus könnten mobile Manipulatoren mit dieser Steuerung in der Landwirtschaft eingesetzt werden, um Pflanzen zu pflegen oder Ernten zu ernten, wobei sie empfindliche Pflanzenstrukturen berücksichtigen und schonend behandeln. Die Anwendungsmöglichkeiten sind vielfältig und reichen von der Industrieautomation bis hin zu Service- und Pflegeanwendungen.