基于国家观察员的物理信息化机器学习,用于领导者跟踪移动机器人跟踪控制
1School of Electronic and Electrical Engineering, Kyungpook National University, Daegu 41566, Republic of Korea.
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|January 9, 2024
概括
对于移动机器人来说,一种新的领导追随控制方法使用物理知情机器学习来估计领导速度和追随机器人的强大的控制器,确保稳定的跟踪.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 控制系统 控制系统
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 移动机器人协调需要精确的跟踪控制.
- 估计领导机器人 (LR) 动态对于追随机器人 (FR) 性能至关重要.
- 现有的方法面临不确定模型和实时估计的挑战.
研究的目的:
- 为移动机器人提出一种新的领导追随跟踪控制方法.
- 为领导机器人开发一个准确的速度估计技术.
- 为追随机器人设计一个强大而稳定的控制器.
主要方法:
- 物理信息机器学习 (PIML) 用于状态观察者动态学习和LR速度估计.
- 在PIML中使用一个错误状态模型来实现稳定的学习.
- 一个参数依赖的控制器增益是通过凸组合和基于多类型模型的强大的控制来确定的.
主要成果:
- 提出的基于PIML的状态观察器有效地估计了领导机器人的速度.
- 取决于参数的控制器确保稳定和准确的跟踪性能.
- 模拟和实验验证了领导跟随控制策略的有效性.
结论:
- 这种新的领导者追随控制方法增强了移动机器人的追踪能力.
- 在不确定的机器人系统中,PIML为状态估计提供了一个强大的方法.
- 综合控制策略通过实验验证证明了其实际可用性.
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