双四足机器人协作运动的分层控制:集中式与分布式方法
机器人学
2022-11-15 v1 最优化与控制
摘要
本文提出一种分层控制方法,用于两个受完整约束的四足机器人进行鲁棒协作运动的实时轨迹规划与控制。我们基于单刚体(SRB)动力学构建了一个降阶模型的新型互联网络,用于轨迹规划。在控制架构的高层,提出两种不同的模型预测控制(MPC)算法来解决互联 SRB 动力学的最优控制问题:集中式与分布式 MPC。分布式 MPC 假设两个局部二次规划问题,它们根据一步通信延迟与一致性协议共享各自的最优解。在控制方案的低层,设计了分布式非线性控制器以使全阶动力学跟踪由 MPC 生成的指定降阶轨迹。该控制方法的有效性通过大量数值仿真与实验得到验证,实验对象为两个受完整约束、具有不同有效载荷、在可变地形及存在扰动下实现鲁棒协作运动的 A1 机器人。结果表明,分布式 MPC 具有与集中式 MPC 相近的性能,而计算时间显著减少。
引用
@article{arxiv.2211.06913,
title = {Layered Control for Cooperative Locomotion of Two Quadrupedal Robots: Centralized and Distributed Approaches},
author = {Jeeseop Kim and Randall T Fawcett and Vinay R Kamidi and Aaron D Ames and Kaveh Akbari Hamed},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.06913},
year = {2022}
}