This paper presents a novel task-priority control framework for redundant robotic systems based on a hierarchy of control Lyapunov function (CLF) and control barrier function (CBF) based quadratic programs (QPs). The proposed method guarantees strict priority among different groups of tasks such as safety-related, operational and optimization tasks. Moreover, a soft priority measure in the form of penalty parameters can be employed to prioritize tasks at the same priority level. As opposed to kinematic control schemes, the proposed framework is a holistic approach to control of redundant robotic systems, which solves the redundancy resolution, dynamic control and control allocation problems simultaneously. Numerical simulations of a hyper-redundant articulated intervention autonomous underwater vehicle (AIAUV) is presented to validate the proposed framework.


翻译:本文件介绍了基于Lyapunov功能和控制屏障功能(CBF)基于四边程序(QPs)控制等级的对冗余机器人系统的新的优先任务控制框架。拟议方法保证了安全、操作和优化任务等不同任务类别之间的严格优先。此外,可采用惩罚参数形式的软优先措施,在同一优先级别上确定任务的优先次序。相对于运动控制计划,拟议框架是一种对冗余机器人系统控制的整体方法,同时解决冗余分辨率、动态控制和控制分配问题。对超冗余的自动自动干预飞行器(AIAUV)进行数字模拟,以验证拟议框架。

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