GPSO-MPCにおける海底の柔らかい斜面に基づく車輪ロボットの軌道追跡制御方法に関する研究

科学分野:

• ロボット
• 海洋工学
• 制御システム

背景:

• 滑りやすい海底の斜面や 変化する力によって 軌道の制御が困難になります
• 既存のモデル予測制御 (MPC) 方法は,手動で調整し,ダイナミックな環境変化と闘う必要があります.

研究 の 目的:

• 複雑な海底地形で動作する水中の車輪ロボットの適応制御戦略を開発する.
• 軌道追跡制御システムの精度,強度,適応性を向上させる.

主な方法:

• MPCパラメータをオンラインで適応的に調整するために,ハイブリッドのグレーウォルフ粒子群最適化 (GPSO) アルゴリズムが開発されました.
• 四輪ディフェンシャルドライブロボットの運動モデルが作成され,エラー状態の線形化を持つMPCコントローラが実装されました.
• GPSOは階層的なリーダーシップと混沌とした混乱を組み込み,グローバル検索とローカルコンバージェンスを改善しました.

主要な成果:

• 提案されたGPSO-MPC方法は,標準のMPCと粒子群最適化-MPC (PSO-MPC) に比べて優れた性能を示した.
• シミュレーションでは,追跡精度,方向安定性,制御のスムーズさにおいて顕著な改善が観察されました.
• GPSO-MPCの適応性は,ダイナミックな水中環境において有効であることが証明されました.

結論:

• ハイブリッドGPSOアルゴリズムは,水中ロボットのMPCパラメータをオンラインで調整するための効果的なソリューションを提供します.
• GPSO-MPCは,柔らかい斜面の海底条件で制御システムの性能と頑丈さを向上させます.
• このアプローチは,より信頼できる海底調査,エンジニアリング,インテリジェント海洋技術による環境モニタリングをサポートします.