Điều Khiển Bền Vững Dựa Trên Người Quan Sát Cho Hệ Thống Robot Bánh Xe Định Hướng Đa Chiều Phi Tuyến Bằng Giao Thức Đồng Thuận Trượt Bậc Cao

Springer Science and Business Media LLC - Tập 18 - Trang 787-801 - 2021
M. R. Rahimi Khoygani1,2, R. Ghasemi1, P. Ghayoomi1
1Department of Electrical Engineering, University of Qom, Qom, Iran
2Department of Control Engineering, Islamic Azad University, Tehran, Iran

Tóm tắt

Bài báo này trình bày một bộ điều khiển mới dựa trên người quan sát cho một lớp mô hình robot đa đại lý phi tuyến sử dụng giao thức đồng thuận trượt bậc cao. Trong nhiều ứng dụng, nhu cầu đối với các phương tiện tự động đang gia tăng; các robot bánh xe định hướng đa chiều (MOWR) được đề xuất để đáp ứng nhu cầu này. Chúng linh hoạt, nhanh chóng và tự động, có khả năng tìm ra hướng đi tốt nhất và có thể di chuyển trên một lộ trình tùy ý bất kỳ lúc nào. Hệ thống robot bánh xe định hướng đa chiều (MOWR) bao gồm nhiều robot tương tự hoặc khác nhau và có nhiều tương tác khác nhau giữa các tác nhân của chúng, do đó, các hệ thống MOWR có động lực học phức tạp. Vì vậy, việc thiết kế một bộ điều khiển đáng tin cậy và bền vững cho các hoạt động MOWR phi tuyến được coi là một trong những trở ngại quan trọng trong khoa học thiết kế điều khiển. Trong công trình này, phương pháp trượt bậc cao được chọn là một kỹ thuật phù hợp để thực hiện bộ điều khiển bền vững cho các mô hình động lực học phức tạp phi tuyến. Hơn nữa, phương pháp được đề xuất đảm bảo rằng tất cả các tín hiệu liên quan trong hệ thống đa đại lý (MAS) đều được giới hạn cuối cùng đồng nhất và hệ thống bền vững trước các nhiễu loạn và bất định bên ngoài. Phân tích lý thuyết về các hàm Lyapunov ứng cử đã được trình bày để mô tả tính ổn định của toàn bộ MAS, sự hội tụ của người quan sát và sai số theo dõi về không, và sự giảm thiểu hiện tượng rung động. Để minh họa hiệu suất đầy hứa hẹn của phương pháp, người quan sát được áp dụng cho hai robot động lực học phi tuyến bánh xe định hướng đa chiều. Kết quả hiển thị hiệu suất ưu việt của phương pháp.

Từ khóa

#robot bánh xe định hướng đa chiều #điều khiển bền vững #giao thức đồng thuận trượt bậc cao #động lực học phi tuyến #hệ thống đa đại lý

Tài liệu tham khảo

M. R. R. Khoygani, R. Ghasemi, A. R. Vali. Intelligent nonlinear observer design for a class of nonlinear discrete-time flexible joint robot. Intelligent Service Robotics, vol. 8, no. 1, pp. 45–56, 2015. DOI: https://doi.org/10.1007/s11370-014-0162-x. S. R. Sahoo, S. S. Chiddarwar. Flatness-based control scheme for hardware-in-the-loop simulations of omnidirectional mobile robot. Simulation, vol. 96, no. 2, pp. 169–183, 2020. DOI: https://doi.org/10.1177/0037549719859064. V. Alakshendra, S. S. Chiddarwar. Adaptive robust control of Mecanum-wheeled mobile robot with uncertainties. Nonlinear Dynamics, vol. 87, no. 4, pp. 2147–2169, 2017. DOI: https://doi.org/10.1007/s11071-016-3179-1. V. Alakshendra, S. S. Chiddarwar. Simultaneous balancing and trajectory tracking control for an omnidirectional mobile robot with a cylinder using switching between two robust controllers. International Journal of Advanced Robotic Systems, vol. 14, no. 6, pp. 1–16, 2017. DOI: https://doi.org/10.1177/1729881417738728. B. E. Byambasuren, D. Kim, M. Oyun-Erdene, C. Bold, J. Yura. Inspection robot based mobile sensing and power line tracking for smart grid. Sensors, vol. 16, no. 2, Article number 250, 2016. DOI: https://doi.org/10.3390/s16020250. J. M. Bengochea-Guevara, J. Conesa-Munoz, D. Andujar, A. Ribeiro. Merge fuzzy visual servoing and GPS-based planning to obtain a proper navigation behavior for a small crop-inspection robot. Sensors, vol. 16, no. 3, Article number 276, 2016. DOI: https://doi.org/10.3390/s16030276. J. G. Blitch. Artificial intelligence technologies for robot assisted urban search and rescue. Expert Systems with Applications, vol. 11, no. 2, pp. 109–124, 1996. DOI: https://doi.org/10.1016/0957-4174(96)00038-3. S. Fish. UGVs in future combat systems. In Proceedings of SPIE 5422, Unmanned Ground Vehicle Technology VI, Defense and Security, SPIE, Orlando, USA, pp. 288–291, 2004. DOI: https://doi.org/10.1117/12.537966. J. Lafaye, D. Gouaillier, P. B. Wieber. Linear model predictive control of the locomotion of Pepper, a humanoid robot with omnidirectional wheels. In Proceedings of IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots, IEEE, Madrid, Spain, pp. 336–341, 2014. DOI: https://doi.org/10.1109/HUMANOIDS.2014.7041381. M. Wada, H. H. Asada. Design and control of a variable footprint mechanism for holonomic omnidirectional vehicles and its application to wheelchairs. IEEE Transactions on Robotics and Automation, vol. 15, no. 6, pp. 978–989, 1999. DOI: https://doi.org/10.1109/70.817663. United Nations. World Population Ageing 2013, [Online], Available: https://www.un.org/en/development/desa/population/publications/pdf/ageing/WorldPopulation-Ageing2013.pdf, December 15, 2015. World Health Organization. World Report on Ageing and Health, [Online], Available: http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/186463/1/9789240694811-eng.pdf, February 18, 2016. C. Moron, A. Payan, A. Garcia, F. Bosquet. Domotics project housing block. Sensors, vol. 16, no. 5, Article number 741, 2016. DOI: https://doi.org/10.3390/s16050741. E. Clotet, D. Martinez, J. Moreno, M. Tresanchez, J. Palacin. Assistant Personal Robot (APR): Conception and application of a Tele-operated assisted living robot. Sensors, vol. 16, no. 5, Article number 610, 2016. DOI: https://doi.org/10.3390/s16050610. M. Tavakoli, J. Lourenco, C. Viegas, P. Neto, A. T. De Almeida. The hybrid OmniClimber robot: Wheel based climbing, arm based plane transition, and switchable magnet adhesion. Mechatronics, vol. 36, pp. 136–146, 2016. DOI: https://doi.org/10.1016/j.mechatronics.2016.03.007. J. Santos, A. Conceicao, T. Santos, H. Araujo. Remote control of an omnidirectional mobile robot with time-varying delay and noise attenuation. Mechatronics, vol. 52, pp. 7–21, 2018. DOI: https://doi.org/10.1016/j.mechatronics.2018.04.003. D. B. Zhao, J. Q. Yi. Introduction to Omni-directional Mobile Robot, Beijing, China: Science Press, 2010. (in Chinese) X. Y. Deng, J. Q. Yi, D. B. Zhao. Kinematic analysis of an omni-directional mobile robot. Robot, vol. 26, no. 1, pp. 49–53, 2004. DOI: https://doi.org/10.3321/j.issn:1002-0446.2004.01.011. (in Chinese) C. Ren, S. G. Ma. Trajectory tracking control of an omnidirectional mobile robot with friction compensation. In Proceedings of IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, IEEE, Daejeon, South Korea, pp. 5361–5366, 2016. DOI: https://doi.org/10.1109/IROS.2016.7759788. H. P. Oliveira, A. J. Sousa, A. P. Moreira, P. J. Costa. Dynamical models for omni-directional robots with 3 and 4 wheels. In Proceedings of the 5th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics, INSTICC Press, Madeira, Portugal, pp. 189–196, 2008. C. Sprunk, B. Lau, P. Pfaff, W. Burgard. An accurate and efficient navigation system for omnidirectional robots in industrial environments. Autonomous Robots, vol. 41, no. 2, pp. 473–493, 2017. DOI: https://doi.org/10.1007/s10514-016-9557-1. D. S. Lal, A. Vivek. Dynamic modeling and control of omni-directional mobile robots. In Proceedings of IEEE International Conference on Circuit, Power and Computing Technologies, IEEE, Kollam, India, pp. 1–7, 2017. DOI: https://doi.org/10.1109/ICCPCT.2017.8074219. T. F. Wu, H. C. Huang, P. S. Tsai, N. T. Hu, Z. Q. Yang. The tracking control design of adaptive fuzzy CMAC for an omni-directional mobile robot. Journal of Computers, vol. 28, no. 1, pp. 247–260, 2017. DOI: https://doi.org/10.3966/199115592017022801019. D. Xu, D. B. Zhao, J. Q. Yi, X. M. Tan. Trajectory tracking control of omnidirectional wheeled mobile manipulators: Robust neural network-based sliding mode approach. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics Part B: Cybernetics, vol. 39, no. 3, pp. 788–799, 2009. DOI: https://doi.org/10.1109/TSMCB.2008.2009464. C. C. Tsai, H. L. Wu, F. C. Tai, Y. S. Chen. Distributed consensus formation control with collision and obstacle avoidance for uncertain networked omnidirectional multi-robot systems using fuzzy wavelet neural networks. International Journal of Fuzzy Systems, vol. 19, no. 5, pp. 1375–1391, 2017. DOI: https://doi.org/10.1007/s40815-016-0239-0. M. Fatima, H. Assia, H. Habib. Adaptive nonlinear control of a synchronous generator. Carpathian Journal of Electronic and Computer Engineering, vol. 11, no. 2, pp. 39–43, 2018. DOI: https://doi.org/10.2478/cjece-2018-0017. M. P. Aghababa. Robust stabilization and synchronization of a class of fractional-order chaotic systems via a novel fractional sliding mode controller. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, vol. 17, no. 6, pp. 2670–2681, 2012. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cnsns.2011.10.028. K. Shojaei, A. M. Shahri. Adaptive robust time-varying control of uncertain non-holonomic robotic systems. IET Control Theory & Apphcations, vol. 6, no. 1, pp. 90–102, 2012. DOI: https://doi.org/10.1049/iet-cta.2010.0655. S. T. Kao, W. J. Chiou, M. T. Ho. Integral sliding mode control for trajectory tracking control of an omnidirectional mobile robot. In Proceedings of the 8th Asian Control Conference, IEEE, Kaohsiung, China, pp. 765–770, 2011. S. V. Drakunov, V. I. Utkin. Sliding mode control in dynamic systems. International Journal of Control, vol. 55, no. 4, pp. 1029–1037, 1992. DOI: https://doi.org/10.1080/00207179208934270. L. Long, D. B. Ren, J. Y. Zhang. Terminal sliding mode control for vehicle longitudinal following in automated highway system. In Proceedings of the 27th Chinese Control Conference, IEEE, Kunming, China, pp. 605–608, 2008. DOI: https://doi.org/10.1109/CHICC.2008.4605782. Y. H. Chang, C. W. Chang, W. C. Chan. Fuzzy sliding-mode consensus control for multi-agent systems. In Proceedings of American Control Conference, IEEE, San Francisco, USA, pp. 1636–1641, 2011. DOI: https://doi.org/10.1109/ACC.2011.5991103. C. W. Chang, C. L. Chen, Y. H. Chang, C. W. Tao. Adaptive fuzzy sliding-mode formation control for second-order multi-agent systems. In Proceedings of International Conference on System Science and Engineering, IEEE, Taipei, China, pp. 310–314, 2010. DOI: https://doi.org/10.1109/ICSSE.2010.5551778. S. Muhammad, M. Idrees. Comparative study of hierarchical sliding mode control and decoupled sliding mode control. In Proceedings of the 12th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications, IEEE, Siem Reap, Cambodia, pp. 818–824, 2017. DOI: https://doi.org/10.1109/ICIEA.2017.8282952. S. Alvarez-Rodriguez, G. Flores, N. A. Ochoa. Variable gains shding mode control. International Journal of Control, Automation and Systems, vol. 17, no. 3, pp. 555–564, 2019. DOI: https://doi.org/10.1007/s12555-018-0095-9. N. Zhao, J. D. Zhu. Sliding mode control for robust consensus of linear multi-agent systems. In Proceedings of the 10th World Congress on Intelligent Control and Automation, IEEE, Beijing, China, pp. 1378–1382, 2012. DOI: https://doi.org/10.1109/WCICA.2012.6358095. M. R. James, J. S. Baras. An observer design for nonlinear control systems. Analysis and Optimization of Systems, A. Bensoussan, J. L. Lions, Eds., Berlin Heidelberg, Germany: Springer, pp. 170–180, 1988. DOI: https://doi.org/10.1007/BFb0042212. V. Gazi, B. Fidan. Coordination and control of multi-agent dynamic systems: Models and approaches. Swarm Robotics, E. Sahin, W. M. Spears, A. F. T. Winfield, Eds., Berlin Heidelberg, Germany: Springer, pp. 71–102, 2007. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-71541-2_6. X. J. Long, S. H. Yu, Y. L. Wang, L. N. Jin. Leader-follower consensus of multi-agent system with external disturbance based on integral sliding mode control. In Proceedings of the 33rd Chinese Control Conference, IEEE, Nanjing, China, pp. 1740–1745, 2014. DOI: https://doi.org/10.1109/ChiCC.2014.6896891. U. B. Kamble, J. O. Chandle, V. S. Lahire, R. D. Langde. Second order twisting sliding mode control of multi-agent network with input disturbance. In Proceedings of Fourth International Conference on Computing, Communications and Networking Technologies, IEEE, Tiruchengode, India, 2013. DOI: https://doi.org/10.1109/ICCCNT.2013.6726495. C. E. Ren, C. L. P. Chen. Sliding mode leader-following consensus controllers for second-order non-linear multi-agent systems. IET Control Theory & Applications, vol. 9, no. 10, pp. 1544–1552, 2015. DOI: https://doi.org/10.1049/iet-cta.2014.0523. H. K. Khalil. Nonlinear Systems, 3rd ed., New York, USA: Prentice-Hall, 2001. M. Panda, B. Das, B. Subudhi, B. B. Pati. A comprehensive review of path planning algorithms for autonomous underwater vehicles. International Journal of Automation and Computing, vol. 17, no. 3, pp. 321–352, 2020. DOI: https://doi.org/10.1007/s11633-019-1204-9. N. Hacene, B. Mendil. Fuzzy behavior-based control of three wheeled omnidirectional mobile robot. International Journal of Automation and Computing, vol. 16, no. 2, pp. 163–185, 2019. DOI: https://doi.org/10.1007/s11633-018-1135-x. A. Kumar, A. Ojha. Experimental evaluation of certain pursuit and evasion schemes for wheeled mobile robots. International Journal of Automation and Computing, vol. 16, no. 4, pp. 491–510, 2019. DOI: https://doi.org/10.1007/s11633-018-1151-x. I. Ardiyanto, J. Miura. Time-space viewpoint planning for guard robot with chance constraint. International Journal of Automation and Computing, vol. 16, no. 4, pp. 475–490, 2019. DOI: https://doi.org/10.1007/s11633-018-1146-7. H. X. Ma, W. Zou, Z. Zhu, C. Zhang, Z. B. Kang. Selection of observation position and orientation in visual servoing with eye-in-vehicle configuration for manipulator. International Journal of Automation and Computing, vol. 16, no. 6, pp. 761–774, 2019. DOI: https://doi.org/10.1007/s11633-019-1181-z. J. Moreno, E. Clotet, R. Lupianez, M. Tresanchez, D. Martinez, T. Palleja, J. Casanovas, J. Palacin. Design, implementation and validation of the three-wheel holonomic motion system of the assistant personal robot (APR). Sensors, vol. 16, no. 10, Article number 1658, 2016. DOI: https://doi.org/10.3390/s16101658.