In dieser Arbeit wird ein neuartiger geometrischer modellprädiktiver Regelungsansatz (GMPC) für die Trajektorienver-
folgung von Mobilen Robotern mit Rädern entwickelt.
Zunächst wird die Fehlerdynamik des Roboters unter Berücksichtigung der Mannigfaltigkeitsbedingung und der kinematischen Bedingung hergeleitet. Darauf aufbauend wird das Trajektorienver-
folgungsproblem als ein kontinuierliches optimales Steuerungsproblem formuliert.
Um das nichtkonvexe Optimierungsproblem zu konvexifizieren, wird eine geeignete Linearisierungsmethode vorgeschlagen, die den Zustandsraum vom Lie-Gruppe in den Vektorraum überführt. Dadurch kann das Problem effizient mit konvexen Optimierungslösern gelöst werden.
Die Simulationen und physischen Experimente mit verschiedenen Roboterplattformen zeigen, dass der vorgeschlagene GMPC-Ansatz eine glattere Trajektorienver-
folgung und eine bessere Laufzeitperformance im Vergleich zu bestehenden Methoden erreicht.
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