面向现实世界电缆驱动平行机器人：鲁棒控制系统的评估
机器人学
2025-10-10 v1
摘要
本研究评估了经典与现代控制方法在现实世界电缆驱动平行机器人（CDPR）中的性能，聚焦于受限时间离散化的约束系统。本文在经典PID控制器与现代强化学习算法（包括深度确定性策略梯度（DDPG）、近端策略优化（PPO）和信任区间策略优化（TRPO））之间进行了比较分析。结果表明，TRPO在 various trajectories（各种轨迹）上实现了最低的均方根（RMS）误差，并对控制更新之间更大的时间间隔具有鲁棒性。TRPO在平衡探索与开发方面的能力，使其能够在噪声较大的现实环境中实现稳定控制，减少对高频传感器反馈和计算需求的依赖。这些发现凸显了TRPO作为复杂机器人控制任务潜在解决方案的价值，对于动态环境以及未来传感器融合或混合控制策略具有启示意义。
引用
@article{arxiv.2510.08270,
title = {Evaluation of a Robust Control System in Real-World Cable-Driven Parallel Robots},
author = {Damir Nurtdinov and Aliaksei Korshuk and Alexei Kornaev and Alexander Maloletov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.08270},
year = {2025}
}