کنترل پیش‌بین ربات دوپا در بالا و پایین‌رفتن از پله برمبنای مدل پیش‌بین عصبی-تطبیقی

نویسندگان

1 دانشگاه علم و صنعت ایران، دکترای مهندسی برق

2 دانشگاه علم و صنعت ایران، کارشناسی ارشد مهندسی برق

چکیده

در این مقاله، از کنترل پیش‌بین غیرخطی برای کنترل ربات دوپا با پنچ درجه آزادی در بالا و پایین‌رفتن از پله‌ها استفاده‌شده‌است. در این روش، طراحی الگوی حرکت به‌طور بی‌درنگ در کنترل‌کننده پیش‌بین انجام‌شده‌است. بدین صورت که هیچ مسیر از قبل‌ تعیین‌شده‌ای برای حرکت ربات تعیین و مشخص‌نشده و حرکت ربات تنها در قالب قیود بیان شده است. از ویژگی‌های اصلی این روش می‌توان به طراحی مسیر به‌صورت وصل‌خط اشاره کرد که این کار می‌تواند مقاوم بودن کنترل‌کننده در مواجه با عدم‌قطعیت در محیط را بهبود دهد. هم‌چنین، کنترل پیش‌بین به‌نحوی طراحی ‌شده که ربات قادر باشد از پله‌هایی با طول و ارتفاع متفاوت نیز بالا و پایین برود و طول گام را نیز تعیین کند. اما مشکل جدی که در استفاده از کنترل پیش‌بین مطرح می‌شود، مدل‌گرا بودن این کنترل‌کننده است. به‌همین دلیل از شبکه عصبی RBF برای شناسایی وصل‌خط مدل ربات استفاده شده‌است. در این صورت، کنترل پیش-بین، به یک کنترل‌کننده تطبیقی تبدیل شده و خود را با تغییر پارامترهای سیستم تطبیق می‌دهد. نتایج شبیه‌سازی‌ها نشان از عملکرد مناسب روش پیشنهادی در مقایسه با روش‌های موجود در مقالات اخیر دارد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Model Predictive Control of Biped Robot in Up and Down Stairs Based on Neuro-Adaptive Predictor Model

نویسندگان [English]

  • محمد فرخی 1
  • رضا حیدری 2
چکیده [English]

In this paper, the Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) approach is employed to control the five-DOF biped robot in moving up and down the stairs. In the proposed method, the path planning is performed in real time. That is, there are no predefined trajectories to track by the robot and the motion of the robot is expressed in terms of some constraints. The main feature of the proposed method is the online path planning, which leads to more robustness of the controller against the uncertainties in the environment. Moreover, the NMPC is designed in such a way the robot is able to climb the stairs with different heights and depths; hence, the gaits are defined adaptively. One major issue in using the MPC is its dependency to an accurate model. In this paper, the robot is modeled online using the Radial Basis Function (RBF) neural networks. In this way, the NMPC is turned into an adaptive controller that can adapt itself to changes in the system parameters. Simulation results show good performance of the proposed method as compared to the recently proposed methods in literature.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Nonlinear predictive control
  • Biped Robots
  • Artificial Neural Networks
  • Predictive model