考慮模型誤差和致動器約束的機器人系統奇異點規避控制

核心概念

本文提出了一種基於控制障礙函數 (CBFs) 的學習控制策略，用於解決存在模型誤差和致動器約束的機器人系統的奇異點問題，並通過高保真模擬驗證了該方法的有效性。

摘要

文獻信息

• **標題：**考慮模型誤差和致動器約束的機器人系統奇異點規避控制
• **作者：**Mingkun Wu, Alisa Rupenyan, Burkhard Corves
• **發表日期：**2024 年 11 月 12 日
• **來源：**arXiv:2411.07830v1 [eess.SY]

研究目標

本研究旨在解決存在模型誤差和致動器約束的機器人系統中的奇異點問題，並提出一種基於控制障礙函數 (CBFs) 的有效解決方案。

方法

• 採用高斯過程 (GP) 回歸學習未知的模型誤差，並通過確定性邊界限制預測誤差。
• 提出參數選擇標準，以確保在致動器約束下 CBFs 的可行性。
• 通過在 Simscape 上對 2 自由度平面機器人進行高保真模擬來驗證所提出的方法。

主要發現

• 基於 CBFs 的學習控制策略可以有效地防止機器人進入奇異區域。
• GP 回歸可以有效地學習模型誤差，並提供確定性的預測誤差邊界。
• 所提出的參數選擇標準可以確保在致動器約束下 CBFs 的可行性。

主要結論

研究結果表明，所提出的基於 CBFs 的方法為解決存在模型誤差和致動器約束的機器人系統中的奇異點問題提供了一種有效且實用的解決方案。

意義

這項研究對機器人控制領域具有重要意義，特別是在安全關鍵應用中，例如工業自動化和醫療機器人，其中奇異點的發生可能導致災難性後果。

局限性和未來研究方向

• 未來的研究可以集中於開發一種通用的方法來處理所有類型的奇異點配置。
• 應探索放鬆 GP 回歸引入的保守條件的方法，以提高控制性能。

統計資料

機器人連桿的半徑、長度和密度分別設置為 0.01 米、0.5 米和 7.8 × 10^3 千克/立方米。
電機的驅動能力設置為 umax = -umin = 5 牛米，而速度約束為 vmax = -vmin = 2 弧度/秒。
關節角度的硬約束設置為 qmax = -qmin = π/3。
三個擴展類 K 函數選擇為：β1(z) = z，β2(h) = h^3 和 β3(bi) = tan−1(bi)（即 β3(bi) = tan−1(bi)）。
在第二個連桿的末端附加一個集中質量，質量為 m = 0.2 千克，並將其視為未知量。
採用具有平方指數核的 GP 回歸 ki = sf^2 exp(∥x1 −x2∥^2 /el^2)，其中 sf = 0.01，el = 1 和 σ^2 v = 0.001 來學習所有 i ∈ Nn 的未知 di(x)。
數據集的大小選擇為 M = 200。然後，可以直接計算出 λ¯ = 3.52。
可以簡單地選擇 mmax 為 q ∈ [qmin, qmax] 時 M(q)^-1 的最大特徵值，即 mmax = 49.246。
可以類似地計算出 cmax = 0.243。
由於 β1(z) = z，因此 ∂β1/∂z = 1。
γ∗ = 29.987。
選擇略小於 γ∗ 的 γ 為 γ = 29。
δ∗ = 5.924 是通過 Matlab 函數 fmincon 解出的，其中 q ∈ Z ∩ C 且 vi ∈ C ∩ Vi，∀i ∈ Nn。

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

Singularity-Avoidance Control of Robotic Systems with Model Mismatch and Actuator Constraints

by Mingkun Wu, ... 於 arxiv.org 11-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.07830.pdf

深入探究

如何將本文提出的方法擴展到更複雜的機器人系統，例如具有冗餘自由度的機器人？

將本文提出的基於控制障礙函數 (CBF) 的奇異點規避方法擴展到更複雜的機器人系統，例如具有冗餘自由度的機器人，需要克服以下挑戰：

高維度狀態空間: 冗餘自由度意味著機器人具有比完成任務所需最少自由度更多的自由度。這導致狀態空間維度增加，使得基於高斯過程 (GP) 的模型誤差學習更加複雜，計算成本也更高。
多個奇異點: 冗餘機器人通常具有更多潛在的奇異點配置。這需要設計多個 CBF 來同時處理所有奇異點約束，增加了問題的複雜性。
冗餘自由度管理: 有效利用冗餘自由度對於優化機器人性能至關重要。需要開發策略來協調奇異點規避和冗餘自由度管理，例如，利用冗餘自由度來最大化 manipulability 或最小化關節運動。

以下是一些可能的解決方案：

降維技術: 可以應用降維技術，例如主成分分析 (PCA) 或線性判別分析 (LDA)，來減少 GP 學習的狀態空間維度。
多任務 GP: 可以使用多任務 GP 來同時學習多個奇異點約束，提高學習效率。
基於優化的 CBF 設計: 可以將 CBF 設計融入基於優化的框架中，例如模型預測控制 (MPC) 或強化學習 (RL)，以同時處理奇異點規避和冗餘自由度管理。

在實際應用中，模型誤差和致動器約束可能具有更復雜的特性。如何提高所提出方法的魯棒性以應對這些挑戰？

實際應用中，模型誤差和致動器約束可能更加複雜，例如：

非線性誤差: 模型誤差可能不是高斯分佈，並且可能表現出非線性特性。
時變誤差: 模型誤差可能隨時間而變化，例如由於磨損或環境變化。
狀態相關約束: 致動器約束可能與機器人狀態相關，例如關節角度或速度。
為了解決這些挑戰，可以採取以下措施提高方法的魯棒性：

自適應 GP: 可以使用自適應 GP 來處理非線性和時變誤差，例如使用非平穩核函數或在線學習方法。
魯棒 CBF: 可以設計魯棒 CBF 來處理模型誤差和約束的不確定性，例如使用魯棒優化技術或基於集合的不變性分析。
數據驅動方法: 可以使用數據驅動方法來學習更精確的模型和約束，例如使用深度學習或支持向量機 (SVM)。
容錯控制: 可以結合容錯控制策略來處理致動器故障或性能下降的情況。

本文的研究成果如何應用於其他需要規避奇異點的領域，例如計算機圖形學和動畫製作？

本文提出的基於 CBF 的奇異點規避方法具有廣泛的應用前景，特別是在需要確保運動平滑性和避免奇異點配置的領域，例如：

計算機動畫: 在動畫製作中，奇異點會導致角色動作不自然或產生跳躍。通過將 CBF 集成到運動規劃算法中，可以生成避免奇異點的平滑、自然的動畫。
虛擬現實 (VR): 在 VR 應用中，奇異點會導致用戶體驗不佳，例如頭戴式顯示器 (HMD) 的突然旋轉或虛擬對象的消失。通過使用 CBF 來約束虛擬相機和對象的運動，可以創建更舒適、更逼真的 VR 體驗。
計算機輔助設計 (CAD): 在 CAD 系統中，奇異點會導致設計錯誤或難以操作。通過在設計過程中使用 CBF 來約束幾何形狀和運動，可以避免奇異點並提高設計質量。
總之，本文提出的基於 CBF 的奇異點規避方法為機器人控制和其他領域提供了有效的解決方案。通過進一步研究和發展，該方法有望在更廣泛的應用中發揮重要作用。