Video: Eine sanfte Vereinigungssteuerung für Robotermanipulatoren
Eine sanfte Vereinigungssteuerung für Robotermanipulatoren: Eine Erweiterung des adaptiven Varianz-Algorithmus (AVA)
Das nachgiebige Verhalten, das ein Robotermanipulator in der Nähe des gewünschten Ziels zeigt, ist in der Regel unerwünscht, wenn der Roboter weit vom Ziel entfernt startet. Im letzteren Fall können hohe Verstärkungen Motordrehmomente erzeugen, die für die Interaktion mit Menschen und der Umwelt nicht praktikabel oder zu gefährlich sind. In diesem Beitrag wird ein Kontrollalgorithmus vorgeschlagen, der sanfte Übergänge zwischen hoher und niedriger Verstärkung garantiert, um sowohl den lokalen als auch den globalen Anforderungen gerecht zu werden. Der Baustein für diese Methode ist der kürzlich vorgeschlagene Adaptive Variance Algorithm (AVA). Der theoretische Nachweis des Ergebnisses wird mit Experimenten an einem humanoiden Roboter validiert.
Konferenz: 2020 Amerikanische Kontrollkonferenz (ACC)
Daten: 1-3 Juli 2020
Website: http://acc2020.a2c2.org/
Elib: https://elib.dlr.de/135643/
Extra: DOI: 10.23919/ACC45564.2020.9147828
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Eine sanfte Vereinigungssteuerung für Robotermanipulatoren: Eine Erweiterung des adaptiven Varianz-Algorithmus (AVA)
Das nachgiebige Verhalten, das ein Robotermanipulator in der Nähe des gewünschten Ziels zeigt, ist in der Regel unerwünscht, wenn der Roboter weit vom Ziel entfernt startet. Im letzteren Fall können hohe Verstärkungen Motordrehmomente erzeugen, die für die Interaktion mit Menschen und der Umwelt nicht praktikabel oder zu gefährlich sind. In diesem Beitrag wird ein Kontrollalgorithmus vorgeschlagen, der sanfte Übergänge zwischen hoher und niedriger Verstärkung garantiert, um sowohl den lokalen als auch den globalen Anforderungen gerecht zu werden. Der Baustein für diese Methode ist der kürzlich vorgeschlagene Adaptive Variance Algorithm (AVA). Der theoretische Nachweis des Ergebnisses wird mit Experimenten an einem humanoiden Roboter validiert.
Konferenz: 2020 Amerikanische Kontrollkonferenz (ACC)
Daten: 1-3 Juli 2020
Website: http://acc2020.a2c2.org/
Elib: https://elib.dlr.de/135643/
Extra: DOI: 10.23919/ACC45564.2020.9147828
Credit: DLR (CC BY-NC-ND 3.0)
Länge: 00:14:56