Соединение адаптивного управления с использованием нейронных сетей и методов ограничения выходных параметров выполнили для улучшения точности систем контроля траектории колесного мобильного манипулятора и безопасности его работы исследователи Московского физико-технического института (национальный исследовательский университет МФТИ), 10 февраля сообщает журнал МФТИ «За науку».
Результаты исследования предложенного метода контроля были представлены в статье «Адаптивное отслеживающее управление задним ходом колесного мобильного манипулятора с ограничениями на выходе» (Adaptive Backstepping Tracking Control of Wheeled Mobile Manipulator With Output Constraints), опубликованной в журнале IEEE Access. Колесные мобильные манипуляторы, обладающие универсальностью — возможностями выполнять сложные задачи в таких областях, как спасательные операции, 3D-печать и взаимодействие с людьми, привлекают все большее внимание. Но поскольку движение таких манипуляторов описывается нелинейными уравнениями, это является сложной задачей для разработчиков систем управления ими. Применяемые методы управления в своем большинстве не учитывают динамические неопределенности и воздействие внешних возмущений в ходе движения, и это снижает точность и безопасность работы колесных манипуляторов. Адаптивное управление подразумевает, что система автоматически подстраивается к изменениям в окружающей среде или в самой системе. Для описания нелинейных процессов в математической модели движения манипуляторов эффективным является использование радиальных базисных функций. Выходной сигнал искусственных нейронных сетей определяется функцией активации нейрона, которая в свою очередь определяется входным сигналом или набором этих сигналов. Нейронная сеть с радиальными базисными функциями использует эти функции для активации нейронов, что позволяет эффективно моделировать сложные динамические системы. Анализ устойчивости динамических систем в таких задачах выполняется с помощью функции Ляпунова, позволяющей определить устойчивость траекторий системы. Основной целью исследования, проведенного в МФТИ, стала разработка адаптивного контроллера управления мобильным колесным манипулятором, который должен точно отслеживать движение по заданной траектории, соблюдая при этом ограничения на выходные параметры. Исследователи добились этого, применив адаптивное управление нейронной сетью и функцию Ляпунова для ограничения ошибок отслеживания. Они предложили для управления колесным манипулятором контроллер, основанный на методе обратного шага (backstepping), в котором ограничения ошибок отслеживания в пределах заданных границ выполнялись временной барьерной функцией Ляпунова. Проведенная исследователями оценка стабильности подтвердила устойчивость работы контроллера. Моделирование предложенной системы управления в MATLAB показало ее значительное превосходство перед существующими методами, такими как адаптивное скользящее управление и немодифицированный контроллер обратного шага. Один из авторов статьи, аспирант МФТИ Хучжэньюй Чжан пояснил полученные ими результаты: «Наше исследование демонстрирует, что использование адаптивного управления в сочетании с нейронными сетями и ограничениями на выходные параметры может значительно повысить безопасность и точность работы колесных мобильных манипуляторов. В будущем мы планируем использовать комплексирование мультимодальных сенсорных данных в сочетании с адаптивным фильтром Калмана для точной оценки переменных состояния. Это повысит надежность контроллера и его применимость в более неопределенных условиях». Предложенный учеными МФТИ контроллер можно будет использовать в различных областях, таких как промышленная автоматизация, системы помощи при спасательных операциях и даже для проведения хирургических операций с помощью роботов. glavno.smi.today
Свежие комментарии