An aerial manipulator, comprising a multirotor base and a robotic arm, is subject to significant dynamic coupling between these two components. Therefore, achieving precise and robust motion control is a challenging yet important objective. Here, we propose a novel prescribed performance motion control framework based on variable-gain extended state observers (ESOs), referred to as PreGME. The method includes variable-gain ESOs for real-time estimation of dynamic coupling and a prescribed performance flight control that incorporates error trajectory constraints. Compared with existing methods, the proposed approach exhibits the following two characteristics. First, the adopted variable-gain ESOs can accurately estimate rapidly varying dynamic coupling. This enables the proposed method to handle manipulation tasks that require aggressive motion of the robotic arm. Second, by prescribing the performance, a preset error trajectory is generated to guide the system evolution along this trajectory. This strategy allows the proposed method to ensure the tracking error remains within the prescribed performance envelope, thereby achieving high-precision control. Experiments on a real platform, including aerial staff twirling, aerial mixology, and aerial cart-pulling experiments, are conducted to validate the effectiveness of the proposed method. Experimental results demonstrate that even under the dynamic coupling caused by rapid robotic arm motion (end-effector velocity: 1.02 m/s, acceleration: 5.10 m/s$^2$), the proposed method achieves high tracking performance.


翻译:空中机械臂由多旋翼平台和机械臂构成,二者之间存在显著的动态耦合效应。因此,实现精确鲁棒的运动控制是一项具有挑战性的重要目标。本文提出一种基于变增益扩张状态观测器(ESO)的新型预设性能运动控制框架,称为PreGME。该方法包含用于实时估计动态耦合的变增益ESO以及融合误差轨迹约束的预设性能飞行控制器。与现有方法相比,所提方案具有以下两个特征:首先,采用的变增益ESO能够准确估计快速变化的动态耦合,使本方法能够处理需要机械臂进行剧烈运动的操作任务;其次,通过预设性能生成预定的误差轨迹来引导系统沿该轨迹演化,该策略可确保跟踪误差始终维持在预设性能包络内,从而实现高精度控制。通过在真实平台上进行空中转杆、空中调酒和空中拉车等实验,验证了所提方法的有效性。实验结果表明,即使在机械臂快速运动(末端执行器速度:1.02 m/s,加速度:5.10 m/s$^2$)引发的动态耦合作用下,所提方法仍能实现优异的跟踪性能。

0
下载
关闭预览

相关内容

【CVPR2023】DynamicDet:目标检测的统一动态架构
专知会员服务
26+阅读 · 2023年4月15日
MonoGRNet:单目3D目标检测的通用框架(TPAMI2021)
专知会员服务
18+阅读 · 2021年5月3日
【CVPR 2021】变换器跟踪TransT: Transformer Tracking
专知会员服务
22+阅读 · 2021年4月20日
【AAAI2021】“可瘦身”的生成式对抗网络
专知会员服务
13+阅读 · 2020年12月12日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
误差反向传播——CNN
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2018年7月12日
论文浅尝 | Know-Evolve: Deep Temporal Reasoning for Dynamic KG
开放知识图谱
36+阅读 · 2018年3月30日
LibRec 每周算法:DeepFM
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2017年11月6日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
【CVPR2023】DynamicDet:目标检测的统一动态架构
专知会员服务
26+阅读 · 2023年4月15日
MonoGRNet:单目3D目标检测的通用框架(TPAMI2021)
专知会员服务
18+阅读 · 2021年5月3日
【CVPR 2021】变换器跟踪TransT: Transformer Tracking
专知会员服务
22+阅读 · 2021年4月20日
【AAAI2021】“可瘦身”的生成式对抗网络
专知会员服务
13+阅读 · 2020年12月12日
相关资讯
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
误差反向传播——CNN
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2018年7月12日
论文浅尝 | Know-Evolve: Deep Temporal Reasoning for Dynamic KG
开放知识图谱
36+阅读 · 2018年3月30日
LibRec 每周算法:DeepFM
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2017年11月6日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员