A brief survey of observers for disturbance estimation and compensation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An accurate dynamic model of a robot is fundamentally important for a control system, while uncertainties residing in the model are inevitable in a physical robot system. The uncertainties can be categorized as internal disturbances and external disturbances in general. The former may include dynamic model errors and joint frictions, while the latter may include external payloads or human-exerted force to the robot. Disturbance observer is an important technique to estimate and compensate for the uncertainties of the dynamic model. Different types of disturbance observers have been developed to estimate the lumped uncertainties so far. In this paper, we conducted a brief survey on five typical types of observers from a perspective of practical implementation in a robot control system, including generalized momentum observer (GMO), joint velocity observer (JVOB), nonlinear disturbance observer (NDOB), disturbance Kalman filter (DKF), and extended state observer (ESO). First, we introduced the basics of each observer including equations and derivations. Two common types of disturbances are considered as two scenarios, that is , constant external disturbance and time-varying external disturbance. Then, the observers are separately implemented in each of the two simulated scenarios, and the disturbance tracking performance of each observer is presented while their performance in the same scenario has also been compared in the same figure. Finally, the main features and possible behaviors of each type of observer are summarized and discussed. This survey is devoted to helping readers learn the basic expressions of five typical observers and implement them in a robot control system.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».