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Adaptive Tracking Control with Uncertainty-aware and State-dependent Feedback Action Blending for Robot Manipulators

Wu, Xuwei und Kirner, Annika und Garofalo, Gianluca und Ott, Christian und Kotyczka, Paul und Dietrich, Alexander (2022) Adaptive Tracking Control with Uncertainty-aware and State-dependent Feedback Action Blending for Robot Manipulators. IEEE Robotics and Automation Letters, 7 (4), Seiten 12307-12314. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/LRA.2022.3212669. ISSN 2377-3766.

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Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9913624

Kurzfassung

Adaptive control can significantly improve tracking performance of robot manipulators subject to modeling errors in dynamics. In this letter, we propose a new framework combining the composite adaptive controller using a natural adaptation law and an extension of the adaptive variance algorithm (AVA) for controller blending. The proposed approach not only automatically adjusts the feedback action to reduce the risk of violating actuator constraints but also anticipates substantial modeling errors by means of an uncertainty measure, thus preventing severe performance deterioration. A formal stability analysis of the closed-loop system is conducted. The control scheme is experimentally validated and directly compared with baseline methods on a torque-controlled KUKA LWR IV+.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/188701/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Zusätzliche Informationen:© 2022 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
Titel:Adaptive Tracking Control with Uncertainty-aware and State-dependent Feedback Action Blending for Robot Manipulators
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Wu, XuweiXuwei.Wu (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-2616-9149NICHT SPEZIFIZIERT
Kirner, Annikakirner (at) acin.tuwien.ac.athttps://orcid.org/0000-0003-1196-1301NICHT SPEZIFIZIERT
Garofalo, Gianlucagianluca.garofalo (at) se.abb.comhttps://orcid.org/0000-0002-7481-3464NICHT SPEZIFIZIERT
Ott, Christianott (at) acin.tuwien.ac.athttps://orcid.org/0000-0003-0987-7493NICHT SPEZIFIZIERT
Kotyczka, Paulkotyczka (at) tum.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Dietrich, AlexanderAlexander.Dietrich (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-3463-5074NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:10 Oktober 2022
Erschienen in:IEEE Robotics and Automation Letters
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:7
DOI:10.1109/LRA.2022.3212669
Seitenbereich:Seiten 12307-12314
Verlag:IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers
ISSN:2377-3766
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Adaptive control, motion control, automatic feedback action blending, uncertainty measure
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Robotik
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R RO - Robotik
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Roboterdynamik & Simulation [RO]
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013) > Analyse und Regelung komplexer Robotersysteme
Hinterlegt von: Wu, Xuwei
Hinterlegt am:19 Okt 2022 16:04
Letzte Änderung:09 Jan 2023 07:42

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