Какая модель лучше всего подходит для управления роботизированными манипуляторами с обратной связью: MIMO или параллельный SISO?

11

В настоящее время я разрабатываю роботизированную руку с 6-DOF, и моя цель состоит в том, чтобы иметь возможность задавать заданные значения для 3d-положения, скорости и ориентации ( ).x,y,z,x˙,y˙,z˙,θ,α,γ

До сих пор в колледже у меня был только контроль обратной связи для систем SISO , поэтому, принимая во внимание кривую обучения многопараметрического управления, должен ли я подойти к этой проблеме, пытаясь смоделировать систему как MIMO или несколько SISO?

Если возможно, укажите возможные недостатки и преимущества в каждой стратегии.

user798
источник

Ответы:

4

Добро пожаловать в Robotics.SE! Это не совсем моя область знаний, но позвольте мне дать вам несколько советов.

Очень распространенный подход к управлению манипуляторами заключается в том, чтобы сначала спроектировать хорошие контроллеры скорости соединения, в подходе «множественный SISO», который вы упоминаете. Затем вы будете использовать обратную кинематику, чтобы определить в каждый момент времени, какие скорости суставов должны быть идеальными для достижения желаемой конечной эффекторной позы. Предполагая, что динамика вашего совместного контура управления скоростью достаточно быстрая, вы сможете достичь этих скоростей. Кинематическая модель манипуляторов обычно получается в терминах параметров Денавита – Хартенберга.

Учитывая, что это часто делается для роботов и, вероятно, достаточно для ваших целей, я предлагаю вам использовать этот подход.

В классе нелинейного управления, который я взял, мы увидели модель MIMO для роботов-манипуляторов. Я не уверен на 100% в этом, но я думаю, что вы можете использовать это, если вы заинтересованы в моделировании не только кинематики, но и динамики.

Основное отличие состоит в том, что в этом сценарии все положения и скорости соединений влияют на матрицу инерции, кориолисовые и центробежные силы и демпфирование нелинейным и обычно неразделимым образом. Таким образом, вам придется не только привыкнуть к управлению MIMO, но и к нелинейному управлению.

Как я уже сказал, это не моя область знаний, поэтому, если кто-то посчитает, что я сказал какую-то тарабарщину, я с радостью поправлюсь.

georgebrindeiro
источник
1
Рад видеть, что я здесь не единственный бразилец! = D
user798
1

Набор контроллеров Parallel SISO представляет собой подмножество контроллеров MIMO, поэтому MIMO, по крайней мере, такой же мощный и, возможно, более мощный. Что касается плюсов и минусов, я не вижу причин использовать параллельный SISO, за исключением того, что вам может быть удобнее, поэтому вам будет проще это сделать.

При этом система может быть разделена приводом, и в этом случае она может появиться как несколько проблем SISO. Хотя системы управления являются моей областью, я не работаю с роботами, поэтому не могу сказать, так ли это для вашей проблемы.

Еще одна вещь, которая часто делается, как указал Георгбриндейро, состоит в том, чтобы разбить проблему на внутренние и внешние контрольные петли, где внутренние петли позволяют игнорировать большую часть

user1816847
источник
0

Я никогда раньше не видел, чтобы MIMO использовался в этом контексте, но я понимаю, как может применяться SISO .

Большинство роботизированных систем, которые я видел, представляли собой агрегацию одноосных контроллеров двигателей ( несколько SISO ), каждая из которых имела только один датчик для измерения и один двигатель для управления. Таким образом, каждая ось была SISO , но робот в целом был MIMO .

Некоторые системы, над которыми я работал, имели значительную обратную связь между двигателем / поворотным датчиком и нагрузочным / линейным датчиком, поэтому реализованы двойные контуры обратной связи, с одним выходом управления двигателем, но двумя датчиками. Вращающийся датчик на двигателе в основном использовался для точного отслеживания скорости, в то время как линейный датчик на нагрузке использовался для компенсации люфта в (червячной) передаче и обеспечения точной информации о положении и отслеживания.

Я считаю, что для большинства систем управления эти традиционные методы управления являются наиболее необходимыми, но есть исключения.

Я видел только одну систему, которая могла бы извлечь выгоду из действительно системы управления MIMO, и она имела те же характеристики, что и ваша, но также должна была контролировать силу, прикладываемую острием робота. Мы сделали это реализовать с традиционным множественным SISO подходом, но он требует исключительно тщательной настройки, и я не уверен , что попытки использовать некоторые формы вычисленной техники крутящего момента было бы легче в любом случае.

Я бы посоветовал вам начать с многократного подхода SISO и, если это не даст вам требуемой производительности или характеристик, исследовать более продвинутые методы. По крайней мере, к этому моменту вам придется больше узнать о кинематике и динамике вашей системы.

Марк Бут
источник