Compliant Robot Behavior Using Servo Actuator Models Identified by Iterative Learning Control
Compliant Robot Behavior Using Servo Actuator Models Identified by Iterative Learning Control
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使用迭代学习控制识别的伺服执行器模型实现合规机器人行为
DOI：
10.1007/978-3-662-44468-9_19
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Sven Behnke
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Max Schwarz;Sven Behnke
系统参数辨识是基于模型控制的必要前提。本文提出了一种不需要专用测试设备的机器人伺服驱动器模型参数估计方法。我们使用迭代学习控制来确定遵循参考轨迹所需的电机命令。为了识别参数，我们使用最小二乘法将直流电机和齿轮传动中的摩擦力的模型拟合到该数据。通过简单的代换，使学习方法适用于现有的比例控制器位置控制伺服系统。为了实现柔顺的位置控制，我们将学习到的致动器模型应用于我们的仿人足球机器人NimbRo-op。实验结果表明，该方法在精确度、能量效率、甚至步态稳定性等方面都具有较好的效果。
System parameter identification is a necessary prerequisite for model-based control. In this paper, we propose an approach to estimate model parameters of robot servo actuators that does not require special testing equipment. We use Iterative Learning Control to determine the motor commands needed to follow a reference trajectory.To identify parameters, we fit a model for DC motors and friction in geared transmissions to this data using a least-squares method. We adapt the learning method for existing position-controlled servos with proportional controllers via a simple substitution. To achieve compliant position control, we apply the learned actuator models to our humanoid soccer robot NimbRo-OP. The experimental evaluation shows benefits of the proposed approach in terms of accuracy, energy efficiency, and even gait stability.
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DOI：
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发表时间：
2005-06
期刊：
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影响因子：
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作者：
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通讯作者：
R. Waiboer;R. Aarts;B. Jonker
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发表时间：
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通讯作者：
Sven Behnke
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通讯作者：
Jing