Stable Learning-Based Tracking Control of Underactuated Balance Robots
Stable Learning-Based Tracking Control of Underactuated Balance Robots
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欠驱动平衡机器人的基于学习的稳定跟踪控制
DOI：
10.1109/lra.2021.3056324
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发表时间：
2021
影响因子：
5.2
通讯作者：
Yi, Jingang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Han, Feng;Yi, Jingang
我们提出了一种基于高斯过程（GP）的欠驱动平衡机器人的跟踪控制，其中驱动子系统需要遵循期望的轨迹，而非驱动，不稳定的子系统需要保持平衡。GP模型被用来捕捉驱动/非驱动子系统之间的耦合效应，通过构造的平衡平衡流形（BEM）。基于优化的算法被用来获得边界元估计。控制设计利用机器人动力学的结构特性，并建立在GP模型与数据选择算法。稳定性分析，以保证跟踪控制性能。通过在旋转摆上的实验，证明了控制设计和与其他控制器的比较。
We present a Gaussian process (GP)-based tracking control of underactuated balance robots in which an actuated subsystem is required to follow a desired trajectory, while an unactuated, unstable subsystem needs to be kept balanced. The GP models are used to capture the coupling effects between the actuated/unactuated subsystems through a constructed balance equilibrium manifold (BEM). Optimization-based algorithm is used to obtain the BEM estimation. The control design takes advantage of the structural property of the robot dynamics and is built on the GP models with a data selection algorithm. Stability analysis is given to guarantee the tracking control performance. The control design and comparison with other controllers are demonstrated through experiments on a rotary pendulum.
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