Reference-Steering via Data-Driven Predictive Control for Hyper-Accurate Robotic Flying-Hopping Locomotion
作者: Yicheng Zeng, Yuhao Huang, Xiaobin Xiong
分类: cs.RO
发布日期: 2024-11-27
备注: 7 pages, 5 figures
💡 一句话要点
提出基于数据驱动预测控制的参考轨迹修正方法，实现机器人飞行跳跃运动的超高精度控制。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人控制 数据驱动控制 预测控制 轨迹跟踪 模型学习
📋 核心要点
- 现有基于模型的控制方法难以克服模型与实际硬件的差异，导致轨迹跟踪精度不足。
- 提出一种数据驱动的参考轨迹修正方法，通过学习输入输出关系，在线调整参考轨迹。
- 在PogoX机器人上验证了该方法，实现了跳跃和飞行行为的超高精度控制。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种参考轨迹修正方法，旨在弥合机器人模型与物理硬件之间的差距，从而提高动态运动的精度。该方法在现有的基于模型的控制设计之上，建立了一个数据驱动的输入-输出（DD-IO）模型。该模型以参考跟踪轨迹作为输入，以实际实现的跟踪轨迹作为输出。通过利用数据驱动的预测控制，在线调整参考输入轨迹，使实际输出轨迹与期望轨迹相匹配。在机器人PogoX上进行了仿真和硬件实验，验证了该方法在跳跃和飞行行为中的超高精度控制效果。这种数据驱动的参考轨迹修正方法可以应用于一般的机器人系统，通过超高精度的轨迹跟踪来提高性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于模型的机器人控制方法在实际应用中，由于模型与真实环境和硬件的差异，难以实现高精度的轨迹跟踪。尤其是在动态运动中，这种差异会导致较大的误差，限制了机器人性能的提升。因此，需要一种方法来弥补这种模型到现实的差距，提高轨迹跟踪的准确性。
核心思路：本文的核心思路是利用数据驱动的方法学习参考轨迹和实际轨迹之间的映射关系，并基于此在线调整参考轨迹，使得实际轨迹尽可能接近期望轨迹。通过建立数据驱动的输入-输出（DD-IO）模型，可以有效地预测给定参考轨迹下的实际轨迹，从而为参考轨迹的优化提供依据。
技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 基于模型的控制设计：首先，利用现有的模型建立基本的控制系统，生成初始的参考轨迹。2) 数据采集：通过实际运行机器人，采集参考轨迹和实际轨迹的数据。3) DD-IO模型训练：利用采集到的数据训练数据驱动的输入-输出模型，学习参考轨迹到实际轨迹的映射关系。4) 数据驱动预测控制：利用训练好的DD-IO模型，预测不同参考轨迹下的实际轨迹，并基于预测结果优化参考轨迹，使其尽可能接近期望轨迹。5) 在线参考轨迹修正：将优化后的参考轨迹输入到机器人控制系统，实现高精度的轨迹跟踪。
关键创新：该方法最重要的技术创新在于将数据驱动的预测控制与传统的基于模型的控制方法相结合，利用数据学习模型误差，并在线修正参考轨迹。与传统的控制方法相比，该方法能够有效地弥补模型与现实的差距，提高轨迹跟踪的精度。与纯数据驱动的方法相比，该方法利用了现有的模型信息，减少了对大量数据的依赖。
关键设计：DD-IO模型的具体形式可以根据实际情况选择，例如可以使用神经网络、高斯过程等。数据驱动预测控制器的设计也需要根据具体问题进行调整，例如可以使用模型预测控制（MPC）等方法。关键在于如何有效地利用DD-IO模型预测实际轨迹，并设计合适的优化目标函数，使得优化后的参考轨迹能够有效地提高轨迹跟踪的精度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文在PogoX机器人上进行了实验验证，结果表明，所提出的方法能够显著提高跳跃和飞行行为的轨迹跟踪精度。具体而言，通过数据驱动的参考轨迹修正，实际轨迹与期望轨迹之间的误差显著减小，实现了超高精度的运动控制。实验结果表明该方法具有良好的泛化能力，能够适应不同的运动模式和环境条件。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于需要高精度运动控制的机器人领域，例如：精密装配、医疗机器人、无人机编队、以及其他需要精确轨迹跟踪的自动化系统。通过提高运动控制的精度，可以提升机器人的工作效率和可靠性，拓展其应用范围，并为未来的智能机器人发展奠定基础。
📄 摘要（原文）
State-of-the-art model-based control designs have been shown to be successful in realizing dynamic locomotion behaviors for robotic systems. The precision of the realized behaviors in terms of locomotion performance via fly, hopping, or walking has not yet been well investigated, despite the fact that the difference between the robot model and physical hardware is doomed to produce inaccurate trajectory tracking. To address this inaccuracy, we propose a referencing-steering method to bridge the model-to-real gap by establishing a data-driven input-output (DD-IO) model on top of the existing model-based design. The DD-IO model takes the reference tracking trajectories as the input and the realized tracking trajectory as the output. By utilizing data-driven predictive control, we steer the reference input trajectories online so that the realized output ones match the actual desired ones. We demonstrate our method on the robot PogoX to realize hyper-accurate hopping and flying behaviors in both simulation and hardware. This data-driven reference-steering approach is straightforward to apply to general robotic systems for performance improvement via hyper-accurate trajectory tracking.