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Finite Time Model Predictive Control for Mobile Manipulators With Floating-Base
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AI
DOI：10.1109/TASE.2025.3599904.png)
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摘要
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本文聚焦于移动操作手（MMs）的轨迹跟踪问题。首先，我们构建了一种面向移动操作手的位姿模型预测跟踪控制（POMPTC）方案。所提出的POMPTC方案能够同时最小化跟踪误差、关节速度和关节加速度。此外，它还能实现对末端执行器位姿的同步控制。其次，构建了一种有限时间收敛神经动力学（FTCND）模型，用于求解POMPTC方案的最优解。然后，基于所提出的POMPTC方案，提出了一种非奇异快速终端滑模（NFTSM）控制方法，该方法在动态层面考虑了浮动机座对操作手造成的干扰。它能够实现有限时间跟踪性能并提高抗干扰能力。最后，仿真和实验表明，所提出的控制方法具有强鲁棒性、快速收敛和高控制精度的优点。实践者注意——在实际应用中，移动操作手需要在崎岖地形、波涛汹涌的海面或大风环境中运行，这可能导致机座在不确定方向上倾斜或随时受到不同方向的力。操作手需要及时考虑这些干扰因素以适应变化的环境。这可以看作是操作手安装在了浮动机座上。虽然已有大量关于移动操作手的研究，但关于移动操作手在高频和大干扰下的控制研究仍显不足。面对不同水平的干扰，操作手需要相应的时间来计算和调整其位姿。然而，对于高频和大干扰，现有方法难以在短时间内实现移动操作手的稳定控制。因此，本文提出了一种新的控制方案以解决上述问题。需要注意的是，该方法需要获取浮动机座和操作手末端执行器的位姿信息。因此，传感器必须提供操作手的关节角度、角速度、加速度和扭矩信息。此外，由于该方法计算量较大，需要配备CPU频率大于3.5 GHz且内存超过1 GB的主机计算机，以确保系统平稳运行。
Keyword:
Mobile manipulators
model predictive control
neural dynamics
期刊
IF:
6.4
论文数:
5.1K
被引数:
1.6W
机构
引用论文
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