Adaptive Artificial Time Delay Control for Robotic Systems
作者: Swati Dantu
分类: cs.RO, eess.SY
发布日期: 2024-09-02
💡 一句话要点
提出自适应人工时间延迟控制，用于解决机器人系统在未知状态不确定性下的鲁棒控制问题。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 人工时间延迟控制 自适应控制 机器人控制 双足机器人 四旋翼飞行器 鲁棒控制 非线性系统
📋 核心要点
- 传统自适应和鲁棒控制依赖精确系统建模，而机器人系统常面临未知状态相关不确定性，控制设计复杂。
- 论文提出自适应人工时间延迟控制，利用过去时刻的输入和状态测量补偿未知动力学，简化控制设计。
- 研究将该控制方法应用于双足步行机器人和四旋翼飞行器，并通过实验验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种用于非线性系统的自适应人工时间延迟控制器，旨在降低对精确系统建模的依赖，这与传统的自适应和鲁棒控制策略不同。该方法通过使用在最近过去时间点（即人工延迟）收集的输入和状态测量值来补偿未知的动力学。这种方法的优势在于其简单性和易于实现。然而，人工时间延迟控制器在机器人领域的应用，特别是那些能够抵抗未知状态相关不确定性的应用，仍然非常缺乏。本论文研究了这种控制方法在两种重要的机器人系统中的应用：完全驱动的双足步行机器人和欠驱动的四旋翼飞行器系统。第一项工作探索了一种统一的控制设计思想，而不是为自适应双足步行控制中的不同步行阶段设计多个控制器，同时绕过计算约束力，因为它们通常会导致复杂的设计。第二项工作侧重于用于有效载荷交付、检查和搜索救援等应用的四旋翼飞行器。通过实验结果验证了该控制器的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人控制方法，如自适应控制和鲁棒控制，通常需要精确的系统模型。然而，实际机器人系统常常存在未知的状态相关不确定性，导致模型不准确，控制性能下降，甚至系统不稳定。此外，对于复杂的机器人系统，如双足机器人，不同运动阶段需要设计多个控制器，增加了设计的复杂性。
核心思路：论文的核心思路是利用人工时间延迟控制（Artificial Time Delay Control, ATDC）来补偿未知的系统动力学。ATDC 使用过去时刻的输入和状态测量值来估计和抵消当前时刻的未知动力学，从而降低对精确系统模型的依赖。这种方法的核心在于，通过引入一个小的延迟，可以近似地估计出系统在过去时刻的状态和输入对当前时刻的影响。
技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 建立机器人系统的动力学模型；2) 设计基于人工时间延迟的控制器，该控制器利用过去时刻的输入和状态信息来补偿未知的系统动力学；3) 针对具体的机器人系统（如双足机器人和四旋翼飞行器）进行控制器参数的调整和优化；4) 通过实验验证控制器的性能，包括稳定性和鲁棒性。
关键创新：该论文的关键创新在于将自适应人工时间延迟控制应用于机器人系统，并针对双足机器人和四旋翼飞行器等具体应用进行了优化。与传统的控制方法相比，该方法降低了对精确系统模型的依赖，提高了控制器的鲁棒性和适应性。此外，针对双足机器人，论文提出了一种统一的控制设计，避免了为不同步行阶段设计多个控制器。
关键设计：控制器设计的关键在于选择合适的时间延迟量。时间延迟过小，则无法有效地补偿未知动力学；时间延迟过大，则可能导致系统不稳定。因此，需要根据具体的机器人系统和应用场景，通过实验或仿真来确定最佳的时间延迟量。此外，控制器中通常包含一些可调参数，需要根据实验结果进行调整，以获得最佳的控制性能。对于自适应控制部分，可能涉及到设计合适的自适应律来更新控制器参数，以适应系统动态变化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了所提出的自适应人工时间延迟控制器的有效性。虽然摘要中没有给出具体的性能数据，但强调了该控制器在双足步行机器人和四旋翼飞行器上的成功应用。对于双足机器人，该控制器实现了统一的控制设计，避免了为不同步行阶段设计多个控制器。对于四旋翼飞行器，该控制器能够有效地抵抗未知状态相关不确定性，提高了飞行器的稳定性和鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于各种机器人系统，例如：双足步行机器人、四旋翼飞行器、机械臂等。在实际应用中，可以提高机器人在复杂环境下的稳定性和鲁棒性，例如：在崎岖地形上的行走、在强风环境下的飞行、在未知环境下的操作等。此外，该方法还可以应用于需要快速部署和调试的机器人系统，例如：灾难救援机器人、巡检机器人等。
📄 摘要（原文）
Artificial time delay controller was conceptualised for nonlinear systems to reduce dependency on precise system modelling unlike the conventional adaptive and robust control strategies. In this approach unknown dynamics is compensated by using input and state measurements collected at immediate past time instant (i.e., artificially delayed). The advantage of this kind of approach lies in its simplicity and ease of implementation. However, the applications of artificial time delay controllers in robotics, which are also robust against unknown state-dependent uncertainty, are still missing at large. This thesis presents the study of this control approach toward two important classes of robotic systems, namely a fully actuated bipedal walking robot and an underactuated quadrotor system. In the first work, we explore the idea of a unified control design instead of multiple controllers for different walking phases in adaptive bipedal walking control while bypassing computing constraint forces, since they often lead to complex designs. The second work focuses on quadrotors employed for applications such as payload delivery, inspection and search-and-rescue. The effectiveness of this controller is validated using experimental results.