Robust and fault tolerant control of modular and reconfigurable robots
Notice bibliographique
Résumé
Modular and reconfigurable robot has been one of the main areas of robotics research in recent years due to its wide range of applications, especially in aerospace sector. Dynamic control of manipulators can be performed using joint torque sensing with little information of the link dynamics. From the modular robot perspective, this advantage offered by the torque sensor can be taken to enhance the modularity of the control system. Known modular robots though boast novel and diverse mechanical design on joint modules in one way or another, they still require the whole robot dynamic model for motion control, and modularity offered in the mechanical side does not offer any advantage in the control design. In this work, a modular distributed control technique is formulated for modular and reconfigurable robots that can instantly adapt to robot reconfigurations. Under this control methodology, a modular and reconfigurable robot is stabilized joint by joint, and modules can be added or removed without the need of re-tuning the controller. Model uncertainties associated with load and links are compensated by the use of joint torque sensors. Other model uncertainties at each joint module are compensated by a decomposition based robust controller for each module. The proposed distributed control technique offers a ‘modular’ approach, featuring a unique joint-by-joint control synthesis of the joint modules. Fault tolerance and fault detection are formulated as a decentralized control problem for modular and reconfigurable robots in this thesis work. The modularity of the system is exploited to derive a strategy dependent only on a single joint module, while eliminating the need for the motion states of other joint modules. While the traditional fault tolerant and detection schemes are suitable for robots with the whole dynamic model, this proposed technique is ideal for modular and reconfigurable robots because of its modular nature. The proposed methods have been investigated with simulations and experimentally tested using a 3-DOF modular and reconfigurable robot.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».