基于SVA回归量计算的Valkyrie系统辨识与控制

Shishir Kolathaya; Benjamin J. Morris; Ryan W. Sinnet; Aaron D. Ames

基于SVA回归量计算的Valkyrie系统辨识与控制

最优化与控制 2016-09-13 v3 数据结构与算法机器人学系统与控制

作者: Shishir Kolathaya , Benjamin J. Morris , Ryan W. Sinnet , Aaron D. Ames

摘要

本文展示了利用空间向量代数（SVA）对人形机器人Valkyrie进行同时辨识与控制。具体而言，机器人的动力学中的惯性、科氏-离心和重力项通过空间惯性张量计算。在假设连杆长度或关节轴间距离精确已知的条件下，将表明机器人的惯性属性可直接由惯性张量评估。提出一种评估回归量的算法，其运行时间为 $O(n^2)$ 。该算法的高效性为通过基于SVA的回归量进行在线系统辨识提供了手段，并作为副产品，给出了一种基于模型的精确控制方法。所提方法的实验验证通过三个案例研究实施：双摆与 $4$ -DOF机械腿的离线辨识，以及 $4$ -DOF机械臂的在线辨识与控制。

关键词

系统辨识机器人控制空间向量代数回归量计算人形机器人在线辨识基于模型的控制

引用

@article{arxiv.1608.02683,
  title  = {System Identification and Control of Valkyrie through SVA--Based Regressor Computation},
  author = {Shishir Kolathaya and Benjamin J. Morris and Ryan W. Sinnet and Aaron D. Ames},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1608.02683},
  year   = {2016}
}

备注

8 pages, 15 figures

基于SVA回归量计算的Valkyrie系统辨识与控制

摘要

关键词

引用

备注

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