基于递归网络模型的软体执行器高带宽非线性控制
机器人学
2022-05-24 v1 人工智能
数值分析
软件工程
系统与控制
系统与控制
数值分析
摘要
我们提出了一种用于软体执行器的高带宽、轻量级非线性输出跟踪技术，该技术结合了用于前向输出预测的精简递归层以及基于牛顿-拉夫森法的在线优化。与传统RNN模型相比，该技术在减小模型规模的同时提高了控制回路频率。在带有软体位置传感器的单个软体执行器上，该控制器原型的实验结果表明其能有效跟踪参考空间轨迹并抑制机械与电磁干扰。证据如下：使用全连接（FC）子结构、门控循环单元（GRU）和长短期记忆（LSTM）单元的根均方路径跟踪误差（RMSE）分别为1.8mm、1.62mm和2.11mm，均为三项任务的平均值。这些模型中闪存需求最高为2.22kB，可实现控制器与执行器的共置。
引用
@article{arxiv.2101.01139,
title = {High-bandwidth nonlinear control for soft actuators with recursive network models},
author = {Sarah Aguasvivas Manzano and Patricia Xu and Khoi Ly and Robert Shepherd and Nikolaus Correll},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.01139},
year = {2022}
}
备注
International Symposium on Experimental Robotics (ISER) 2020, Malta