In this paper, we propose an inverse-kinematics controller for a class of multi-robot systems in the scenario of sampled communication. The goal is to make a group of robots perform trajectory tracking {in a coordinated way} when the sampling time of communications is non-negligible, disrupting the theoretical convergence guarantees of standard control designs. Given a feasible desired trajectory in the configuration space, the proposed controller receives measurements from the system at sampled time instants and computes velocity references for the robots, which are tracked by a low-level controller. We propose a jointly designed feedback plus feedforward controller with provable stability and error convergence guarantees, and further show that the obtained controller is amenable of decentralized implementation. We test the proposed control strategy via numerical simulations in the scenario of cooperative aerial manipulation of a cable-suspended load using a realistic simulator (Fly-Crane). Finally, we compare our proposed decentralized controller with centralized approaches that adapt the feedback gain online through smart heuristics, and show that it achieves comparable performance.


翻译:在本文中,我们提议在抽样通信的情况下,为一组多机器人系统提供反皮肤控制器。目标是让一组机器人在通信取样时间不可忽略时进行轨迹跟踪(以协调方式 ), 扰乱标准控制设计理论趋同的保证。在配置空间的可行轨迹下,拟议控制器在取样时间的瞬时从系统接收测量结果,并计算机器人的速度参考值,由低级别控制器跟踪。我们建议联合设计反馈,加上可变稳定性和差错趋同保证,并进一步显示获得的控制器可以分散执行。我们用现实的模拟器(Fly-Crane)在合作航空操作电缆悬浮载载时,通过数字模拟法测试拟议的控制战略。最后,我们比较了我们提议的分散控制器与集中方法,通过智能超音率技术使反馈在网上获得,并显示其达到相似的性能。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
46+阅读 · 2020年10月31日
专知会员服务
55+阅读 · 2020年9月7日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
【泡泡一分钟】OFF:快速鲁棒视频动作识别的运动表征
泡泡机器人SLAM
3+阅读 · 2019年3月12日
【泡泡一分钟】LIMO:激光和单目相机融合的视觉里程计
泡泡机器人SLAM
13+阅读 · 2019年1月16日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
spinningup.openai 强化学习资源完整
CreateAMind
6+阅读 · 2018年12月17日
视觉机械臂 visual-pushing-grasping
CreateAMind
3+阅读 · 2018年5月25日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Learning Contraction Policies from Offline Data
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月3日
Max-Margin Contrastive Learning
Arxiv
18+阅读 · 2021年12月21日
VIP会员
最新内容
美军条令《海军陆战队规划流程(2026版)》
专知会员服务
2+阅读 · 33分钟前
《压缩式分布式交互仿真标准》120页
专知会员服务
3+阅读 · 48分钟前
《电子战数据交换模型研究报告》
专知会员服务
2+阅读 · 56分钟前
《基于Transformer的异常舰船导航识别与跟踪》80页
《低数据领域军事目标检测模型研究》
专知会员服务
3+阅读 · 今天2:37
【CMU博士论文】物理世界的视觉感知与深度理解
伊朗战争停火期间美军关键弹药状况分析
专知会员服务
8+阅读 · 4月22日
电子战革命:塑造战场的十年突破(2015–2025)
人工智能即服务与未来战争(印度视角)
专知会员服务
5+阅读 · 4月22日
相关VIP内容
专知会员服务
46+阅读 · 2020年10月31日
专知会员服务
55+阅读 · 2020年9月7日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
【泡泡一分钟】OFF:快速鲁棒视频动作识别的运动表征
泡泡机器人SLAM
3+阅读 · 2019年3月12日
【泡泡一分钟】LIMO:激光和单目相机融合的视觉里程计
泡泡机器人SLAM
13+阅读 · 2019年1月16日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
spinningup.openai 强化学习资源完整
CreateAMind
6+阅读 · 2018年12月17日
视觉机械臂 visual-pushing-grasping
CreateAMind
3+阅读 · 2018年5月25日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员