Decentralized Fuzzy Control of Multiple Cooperating Robotic Manipulators With Impedance Interaction
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a decentralized adaptive fuzzy control has been developed for two cooperating robotic manipulators moving an object with impedance interaction. The contact forces are described using gradients of nonlinear potentials; then, the deformations of the contact surface can be obtained by an impedance approach. The cooperating manipulators are considered as a combination of subsystems, and the decentralized local dynamics coupled with physical interactions among the subsystems are developed. To compensate for the effect of dynamics uncertainties and external disturbances, decentralized fuzzy control combining parameter adaptations and disturbance observers is constructed. It guarantees the motion trajectories and impedance forces of the constrained object converging to the desired manifolds. It is theoretically established that the disturbance observers compensate for unparameterizable uncertainties, while the adaptive fuzzy mechanism compensates for the fast-changing components of the uncertainties that go beyond the disturbance observers. Moreover, unknown nonlinear dynamics such as the inertia matrix, Coriolis/centripetal matrix, and frictions, as well as interconnections with nonlinear bounds, can be accommodated through online learning. The experiments on two real robots have been carried out to verify the effectiveness of the proposed theoretical results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».