Passivity based nonlinear model predictive control (PNMPC) of multi-robot systems for space applications
Notice bibliographique
Résumé
In the past 2 decades, there has been increasing interest in autonomous multi-robot systems for space use. They can assemble space structures and provide services for other space assets. The utmost significance lies in the performance, stability, and robustness of these space operations. By considering system dynamics and constraints, the Model Predictive Control (MPC) framework optimizes performance. Unlike other methods, standard MPC can offer greater robustness due to its receding horizon nature. However, current literature on MPC application to space robotics primarily focuses on linear models, which is not suitable for highly non-linear multi-robot systems. Although Nonlinear MPC (NMPC) shows promise for free-floating space manipulators, current NMPC applications are limited to unconstrained non-linear systems and do not guarantee closed-loop stability. This paper introduces a novel approach to NMPC using the concept of passivity to multi-robot systems for space applications. By utilizing a passivity-based state constraint and a terminal storage function, the proposed PNMPC scheme ensures closed-loop stability and a superior performance. Therefore, this approach offers an alternative method to the control Lyapunov function for control of non-linear multi-robot space systems and applications, as stability and passivity exhibit a close relationship. Finally, this paper demonstrates that the benefits of passivity-based concepts and NMPC can be combined into a single NMPC scheme that maintains the advantages of each, including closed-loop stability through passivity and good performance through one-line optimization in NMPC.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».