EigenMPC：一种受特征流形启发、用于激发机械系统高效振荡的模型预测控制框架
机器人学
2023-03-06 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
本文提出一种非线性模型预测控制（NMPC）方法，能够发现并收敛到节能的规则振荡，此类振荡无需控制作用即可维持。该方法建立在近期发展的特征流形理论之上，该理论将机器人的线形振荡集合定义为其状态空间中的一个不变二维子流形。通过将控制问题定义为非线性规划（NLP），该控制器能够处理状态变量与控制变量中的约束，并且不仅在其最终轨迹上，而且在前期的收敛阶段都保持节能。本文提出该方法的初步实现，并在仿真中对其进行分析与测试。
引用
@article{arxiv.2303.01705,
title = {EigenMPC: An Eigenmanifold-Inspired Model-Predictive Control Framework for Exciting Efficient Oscillations in Mechanical Systems},
author = {Andre Coelho and Alin Albu-Schaeffer and Arne Sachtler and Hrishik Mishra and Davide Bicego and Christian Ott and Antonio Franchi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.01705},
year = {2023}
}