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ダイレクトドライブロボットのロバストな位置と力のハイブリッド制御

直驱机器人的鲁棒位置和力混合控制

基本信息

批准号：
05750414
负责人：
駒田諭
金额：
$ 0.51万
依托单位：
Mie University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1993
资助国家：
日本
起止时间：
1993 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

ダイレクトドライブ(DD)ロボットは従来使われてきた柔軟でがたが存在する減速機を廃して関節を直接駆動することにより、正確な制御が実現できる。しかしその反面、パラメータの変動が大きいため安定な制御が難しいという問題が存在する。そこでここではロバスト制御と適応制御を組み合わせることでDDロボットの安定で高性能な制御を実現し、位置と力のハイブリッド制御の実験で提案する方法の検証をすることを目標とした。われわれが開発した外乱オブザーバを用いたロバスト制御法は従来のロボットの制御よりも良い性能が得られたが、ロボットのように姿勢によって慣性が大きく変動するような場合には不安定な応答となることがわかった。この不安定性を回避するには大まかな慣性の値を知っていれば良く、慣性の値を同定し、制御パラメータを適応的に変化させれば不安定になることはない。そこで外乱オブザーバを用いたロバスト制御に適応制御を加えることで広いパラメータ変動に対して安定な制御を実現した。さらにロボットの制御では逆運動学で慣性行列を計算しなければならないが、計算量が多いため一定の値とすることを考えた。しかし、姿勢の大きな変化によって実際の慣性行列が大きく変化し、不安定となることがわかった。そこで制御ループの数回に1回毎に慣性行列の更新を行うことで、計算量が少なく性能的にも十分な実験結果となった。この方法はロボットの自由度が大きくなるほど計算量の低減の効果が大きい。

ダイレクトドライブ(DD)ロボットは従来 make the われてきたsoft and でがたが exist すThe speed reducer can be directly connected to the joint, and the correct control can be achieved. The opposite side of the problem is the opposite of the problem.そこでここではロバストcontrolled and suitable 応controlled をgroup み合わせることでDD ロボットの stable and high-performance な made The position and strength of the position are the same as the proposal and the method of the proposal. Made by われわれが开発した外乱オブザーバを用いたロバストThe royal law is the best and the best performance is the best performance.が、ロボットのようにPostureによってInertiaが大きく変动すThe situation is unsettled and the situation is unsettled.この unstable をavoidance するには大まかな inertia の値をknow っていれば好く、 inertia の夤The を同定し, the control パラメータを义応's に変化させれば unstable になることはない.そこで外乱オブザーバを Use いたロバスト to control に応control を加えることで広いパラメータ変动に対して stabilizedなcontrolを実appearsした. Inverse kinematics and inertial row calculationsばならないが、The amount of calculation is too much and it is certain.しかし、姿勢の大きな変化によって実際の慣性行列が大きく変化し、不安定となることがわかった。 The number of times the system is controlled and the inertial rows are updated every time, and the calculation amount is small, and the performance is very high, and the result is the same.この method has a large degree of freedom and a low calculation amount.