Nonlinear Model Predictive Control of Rover Robotics System
Notice bibliographique
Résumé
The paper presents two robust and efficient control algorithms based on (i) Optimal Control Allocation (OCA) and (ii) Nonlinear Model Predictive Control (NMPC).The robotics system consists of two rovers with mecanum wheels and mounted two 7-DOF arms carrying a common load.The overall system is an underdetermined one with non-holonomic constraints.The developed control algorithms focus on providing an optimal solution to the wheel and joint torque saturation problem, which is typically encountered while manipulating a large and heavy payload.The first control algorithm based on OCA minimizes a quadratic cost function consisting of robot joint and rover wheel torques, contact forces, and moments using only the current state values and the system dynamics.It is computationally very efficient.The NMPC algorithm minimizes a quadratic cost function which not only includes the current states but also the future state estimates, and the control inputs over a specified prediction horizon.The system consisting of multi-rover with a dual arm is highly non-linear.The linear MPC technique on which most of the previous studies relied is not adequate.On the other hand, the computational difficulties of a generic NMPC algorithm is remarkably high.In this paper, an elegant, discretized technique with exact realization is implemented to take into account the full non-linear model and yet provide a simple real-time solution satisfying a minimum performance index subject to constraints.The results show that the developed control algorithms OCA and NMPC work efficiently, and the minimum the contact moments and forces, and the joint torques are realized while two arms carry a common load and successfully track a reference end-effector trajectory.The results also indicate that although NMPC algorithm is computationally more involved, it provides superior results in reducing joint and wheel torques as well as contact moments and forces.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».