自适应 CLF-MPC 及其在四足机器人中的应用
机器人学
2022-03-22 v2 系统与控制
系统与控制
摘要
现代机器人系统具有卓越的机动性和机械技能，使其适用于需要与重物交互和精确操作能力的现实场景。例如，具有高负载能力的腿足机器人可用于灾害场景中移除危险物质或运送受伤人员。因此，开发能够使复杂机器人精确执行运动和操作任务的规划算法至关重要。此外，还需要针对新的未知环境的在线自适应机制。本文要求模型预测控制 (MPC) 生成的最优状态-输入轨迹满足机器人系统自适应控制中导出的 Lyapunov 函数准则。由此，我们将控制 Lyapunov 函数 (CLF) 提供的稳定性保证与 MPC 提供的最优性结合在一个统一的自适应框架中，从而在机器人与未知物体交互过程中获得改进的性能。我们在四足机器人携带未建模负载和拉动重箱的仿真和硬件测试中验证了所提出的方法。
引用
@article{arxiv.2112.04536,
title = {Adaptive CLF-MPC With Application To Quadrupedal Robots},
author = {Maria Vittoria Minniti and Ruben Grandia and Farbod Farshidian and Marco Hutter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.04536},
year = {2022}
}