In this paper, disturbance reconstruction and robust trajectory tracking control of biped robots with hybrid dynamics in the port-Hamiltonian form is investigated. A new type of Hamiltonian function is introduced, which ensures the finite-time stability of the closed-loop system. The proposed control system consists of two loops: an inner and an outer loop. A fractional proportional-integral-derivative filter is used to achieve finite-time convergence for position tracking errors at the outer loop. A fractional-order sliding mode controller acts as a centralized controller at the inner-loop, ensuring the finite-time stability of the velocity tracking error. In this loop, the undesired effects of unknown external disturbance and parameter uncertainties are compensated using estimators. Two disturbance estimators are envisioned. The former is designed using fractional calculus. The latter is an adaptive estimator, and it is constructed using the general dynamic of biped robots. Stability analysis shows that the closed-loop system is finite-time stable in both contact-less and impact phases. Simulation studies on two types of biped robots (i.e., two-link walker and RABBIT biped robot) demonstrate the proposed controller's tracking performance and disturbance rejection capability.


翻译:在本文中,对港口-安密尔顿形态中具有混合动态的双胞胎机器人的扰动重组和稳健轨迹跟踪控制进行了调查。引入了一种新的汉密尔顿函数,确保闭环系统的有限时间稳定性。拟议的控制系统由两个环组成:内环和外环。一个分形成比例成份-整体-分向导过滤器,用于在外环定位跟踪错误的固定时间趋同。一个分序滑动模式控制器作为内环的中央控制器,确保速度跟踪错误的定时稳定性。在这一环中,未知外部扰动和参数不确定性的不理想效应用天线来补偿。设想了两个扰动估计器。前者是使用分数计算器设计的。后者是适应性估计器,其构建时使用双曲线机器人的一般动态。稳定分析显示,闭环控制器在无接触和冲击两个阶段都具有固定时间性控制器,在无接触和撞击阶段都具有固定性。模拟对两种类型的双曲线的机器人的移动和闭路机状态进行演示。

0
下载
关闭预览

相关内容

Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
109+阅读 · 2020年5月15日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
鲁棒机器学习相关文献集
专知
8+阅读 · 2019年8月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
carla 体验效果 及代码
CreateAMind
7+阅读 · 2018年2月3日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
VIP会员
相关资讯
鲁棒机器学习相关文献集
专知
8+阅读 · 2019年8月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
carla 体验效果 及代码
CreateAMind
7+阅读 · 2018年2月3日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员