Using Adaptive Model Predictive Technique to Control Underactuated Robot and Minimize Energy Consumption
Using Adaptive Model Predictive Technique to Control Underactuated Robot and Minimize Energy Consumption
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使用自适应模型预测技术控制欠驱动机器人并最大限度地减少能源消耗
DOI：
10.1016/j.procir.2016.01.080
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Abu Hanieh
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Albalasie;Seliger;Guenther;Abu Hanieh
本文提出了一种自适应模型预测控制方案来控制欠驱动和冗余机器人，该机器人由于被动轴的存在而具有高度非线性耦合。自适应模型预测控制提供了一个框架来解决输入饱和和状态约束下的非线性系统的最优离散控制问题。最佳参考轨迹是通过使用准线性化（QL）方法计算的，以最大限度地减少两点之间欠驱动运动的能量消耗。挑战是满足性能要求，例如位置精度、重复性和精度，以及高速能力。进行数值模拟以验证控制方案。仿真结果显示了很好的比较，并证明了这种控制技术对于欠驱动工业机器人的充分性。
This paper presents an adaptive model predictive control scheme to control the underactuated and redundant robot, the robot has highly nonlinear coupling because of the existence of a passive axis. Adaptive model predictive control provides a framework to solve optimal discrete control problem for a nonlinear system under input saturation and state constraints. The optimal reference trajectory is computed by using Quasi-linearization (QL) approach to minimize the energy consumption for underactuated motion between two points. The challenge is to meet the performance requirements e.g. position accuracy, repeatability, and precision, combined with high speed capability. Numerical simulations are conducted to validate the control scheme. Simulation results show very good comparison and prove the adequateness of this control technique for underactuated industrial robots.
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