Modeling and Dynamic Control of Autonomous Ground Mobile Manipulators
Notice bibliographique
Résumé
A Mobile Manipulators (MMs) in particular is an articulated robotic arm mounted on a (space, ground, aerial, surface or underwater) mobile platform. The mobile platform increases the size of the manipulator’s workspace and as a result the increased degree of mobility enables better positioning of the manipulator in different configurations for efficient task execution. However, it is a challenge to effectively control such systems outside the lab and engineered environments such as those encountered in rough outdoor environments and urban search and rescue applications where numerous uncertainties exist. In these environments numerous model approximations have been used which cannot be considered when working in real world outdoor conditions. The main focus of this work is to develop needed mechanisms to enable the deployment of MMs in unstructured terrains. For this a kinematic and dynamic model for a generalized mobile manipulator without using approximations is developed. In addition, such improved model is used for the control and robustness of mobile manipulator controllers in the existence of dynamic uncertainties which has not been extensively considered in prior work. Two new control algorithms are developed and shown to solve the problem at hand with much better accuracy when compared to prior proposed solutions. As a result of the proposed developed methodologies the proposed control system architecture is shown to be applicable for the control of MMs performing a cooperative task with other robots or humans. The control mechanism enables the MMs to execute complex tasks when it is subject to dynamic uncertainties resulted from cooperation with humans or other autonomous robots when working in unknown, dynamic, heterogeneous outdoor rough terrains/environments. The approach is shown to be effective with the use of two different control solutions: i) robust sliding mode backstepping kinematic into dynamics, and ii) stable robust adaptive Sliding mode backstepping CMAC Neural Network control where both control systems use a Lyapunov function stability. Simulation tests using a detailed SIMMECHANICS /SIMULINK model of the employed MMs are presented to illustrate and demonstrate the performance of the developed control mechanisms.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».