Control of redundant robots using learned models: An operational space control approach
Control of redundant robots using learned models: An operational space control approach
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使用学习模型控制冗余机器人：一种操作空间控制方法
DOI：
10.1109/iros.2009.5354438
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发表时间：
2009
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Olivier Sigaud
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Camille Salaün;V. Padois;Olivier Sigaud
提出了一种将正向运动学模型学习方法与操作空间控制方法相结合的自适应控制方法。这种组合赋予了机器人并行实现分层组织的学习任务的能力，使用建立在学习模型上的任务零空间投影仪。我们在一个模拟的三自由度平面机器人上说明了所提方法。该系统被用作基准，将我们的方法与基于学习扩展雅可比的替代方法进行比较。相对于后者，我们展示了保留方法的更好的通用性。
We present an adaptive control approach combining forward kinematics model learning methods with the operational space control approach. This combination endows the robot with the ability to realize hierarchically organised learned tasks in parallel, using tasks null space projectors built upon the learned models. We illustrate the proposed method on a simulated 3 degrees of freedom planar robot. This system is used as a benchmark to compare our method to an alternative approach based on learning an extended Jacobian. We show the better versatility of the retained approach with respect to the latter.