Adaptive Model Predictive Control for Differential-Algebraic Systems towards a Higher Path Accuracy for Physically Coupled Robots

📄 arXiv: 2412.03387v1 📥 PDF

作者: Xin Ye, Karl Handwerker, Sören Hohmann

分类: eess.SY, cs.RO

发布日期: 2024-12-04

💡 一句话要点

针对物理耦合机器人，提出自适应模型预测控制以提高路径精度

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 物理耦合机器人 模型预测控制 自适应控制 微分代数系统 路径跟踪 在线参数估计

📋 核心要点

  1. 物理耦合机器人系统在复杂制造过程中具有潜力，但其路径跟踪精度受限于不确定的运动学参数和机械弹性。
  2. 论文提出一种自适应模型预测控制方法，通过在线估计运动学参数来调整模型，从而提高路径跟踪精度。
  3. 仿真结果表明，所提出的控制器相比现有技术，路径跟踪误差降低了88.6%，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文研究了物理耦合机器人系统中路径跟踪精度问题，特别是在存在不确定的运动学参数、机械弹性以及现有机器人内置控制器的情况下。针对这些问题，本文提出了一种新的微分-代数系统模型，并通过实际测量数据验证了该模型的有效性。为了适应模型，在线估计不确定的运动学参数。在此基础上，设计了一种自适应模型预测控制器作为机器人之间的协调器。仿真结果表明，与最先进的基准方法相比，该控制器实现了88.6%的路径跟踪误差降低。

🔬 方法详解

问题定义：物理耦合机器人系统在进行高精度路径跟踪时，会受到多种因素的影响，包括机器人自身的运动学参数不确定性、机械结构的弹性形变以及现有机器人控制器（通常是黑盒）的限制。这些因素会导致路径跟踪精度下降，尤其是在需要多个机器人协同完成复杂任务时，问题更加突出。现有方法难以有效处理这些不确定性和复杂性，导致性能瓶颈。

核心思路：论文的核心思路是建立一个能够准确描述物理耦合机器人系统动态行为的微分-代数系统模型，并利用在线参数估计方法来适应模型中的不确定性。然后，基于该自适应模型设计一个模型预测控制器（MPC），作为机器人之间的协调器，从而优化整体的路径跟踪性能。通过预测未来状态并进行优化控制，MPC能够有效地处理系统的约束和不确定性。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 微分-代数系统建模：建立描述物理耦合机器人系统动力学的数学模型。2) 在线参数估计：利用实际测量数据，在线估计模型中的不确定运动学参数。3) 自适应模型预测控制器设计：基于更新后的模型，设计MPC控制器，优化机器人轨迹。4) 仿真验证：通过仿真实验，验证所提出方法的有效性。

关键创新：论文的关键创新在于将微分-代数系统建模方法与自适应模型预测控制相结合，用于解决物理耦合机器人系统的路径跟踪问题。传统的MPC方法通常依赖于精确的模型，而本文提出的方法能够在线估计模型参数，从而适应系统的不确定性。此外，使用微分-代数方程能够更准确地描述物理耦合系统的约束关系。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 微分-代数系统模型的具体形式：需要详细定义系统的状态变量、代数变量以及微分方程和代数方程。2) 在线参数估计的具体算法：例如，可以使用扩展卡尔曼滤波（EKF）或其他优化算法来估计运动学参数。3) MPC控制器的目标函数和约束条件：目标函数通常包括路径跟踪误差和控制输入的惩罚项，约束条件则包括机器人的运动学和动力学约束。4) MPC的预测时域和控制时域的长度：需要根据系统的动态特性和计算资源进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过仿真实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，与现有技术相比，该自适应模型预测控制器能够显著降低路径跟踪误差，达到了88.6%的误差降低。这一结果表明，所提出的方法能够有效地处理物理耦合机器人系统中的不确定性和复杂性，从而实现高精度的路径跟踪。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要高精度协同作业的工业机器人领域，例如大型构件的装配、复杂曲面的喷涂、以及需要多机器人协同搬运的场景。通过提高路径跟踪精度，可以提升生产效率和产品质量，降低废品率。未来，该方法还可以扩展到其他类型的多智能体系统，例如无人机编队和自动驾驶车辆协同。

📄 摘要（原文）

The physical coupling between robots has the potential to improve the capabilities of multi-robot systems in challenging manufacturing processes. However, the path tracking accuracy of physically coupled robots is not studied adequately, especially considering the uncertain kinematic parameters, the mechanical elasticity, and the built-in controllers of off-the-shelf robots. This paper addresses these issues with a novel differential-algebraic system model which is verified against measurement data from real execution. The uncertain kinematic parameters are estimated online to adapt the model. Consequently, an adaptive model predictive controller is designed as a coordinator between the robots. The controller achieves a path tracking error reduction of 88.6% compared to the state-of-the-art benchmark in the simulation.