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EigenMPC: An Eigenmanifold-Inspired Model-Predictive Control Framework for Exciting Efficient Oscillations in Mechanical Systems

Coelho, Andre und Albu-Schäffer, Alin und Sachtler, Arne und Hrishik, Mishra und Bicego, Davide und Ott, Christian und Franchi, Antonio (2023) EigenMPC: An Eigenmanifold-Inspired Model-Predictive Control Framework for Exciting Efficient Oscillations in Mechanical Systems. In: 61st IEEE Conference on Decision and Control, CDC 2022, Seiten 2437-2442. IEEE. 2022 IEEE 61st Conference on Decision and Control (CDC), 2022-12-06 - 2022-12-09, Cancún, Mexico. doi: 10.1109/CDC51059.2022.9992915. ISBN 978-166546761-2. ISSN 0743-1546.

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Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9992915

Kurzfassung

This paper proposes a Nonlinear Model-Predictive Control (NMPC) method capable of finding and converging to energy-efficient regular oscillations, which require no control action to be sustained. The approach builds up on the recently developed Eigenmanifold theory, which defines the sets of line-shaped oscillations of a robot as an invariant two-dimensional submanifold of its state space. By defining the control problem as a nonlinear program (NLP), the controller is able to deal with constraints in the state and control variables and be energy-efficient not only in its final trajectory but also during the convergence phase. An initial implementation of this approach is proposed, analyzed, and tested in simulation.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/193250/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:EigenMPC: An Eigenmanifold-Inspired Model-Predictive Control Framework for Exciting Efficient Oscillations in Mechanical Systems
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Coelho, Andreandre.coelho (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-0917-5574NICHT SPEZIFIZIERT
Albu-Schäffer, AlinAlin.Albu-Schaeffer (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5343-9074142115924
Sachtler, ArneArne.Sachtler (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4974-4134NICHT SPEZIFIZIERT
Hrishik, MishraHrishik.Mishra (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-5025-2447NICHT SPEZIFIZIERT
Bicego, Davidedavide.bicego (at) laas.frhttps://orcid.org/0000-0002-3423-0969NICHT SPEZIFIZIERT
Ott, ChristianChristian.Ott (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-0987-7493NICHT SPEZIFIZIERT
Franchi, Antonioa.franchi (at) utwente.nlhttps://orcid.org/0000-0002-5670-1282NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:10 Januar 2023
Erschienen in:61st IEEE Conference on Decision and Control, CDC 2022
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1109/CDC51059.2022.9992915
Seitenbereich:Seiten 2437-2442
Verlag:IEEE
ISSN:0743-1546
ISBN:978-166546761-2
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Analytical models, Aerospace electronics, Energy efficiency, Trajectory, Mechanical Systems, Oscillators, Robots
Veranstaltungstitel:2022 IEEE 61st Conference on Decision and Control (CDC)
Veranstaltungsort:Cancún, Mexico
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:6 Dezember 2022
Veranstaltungsende:9 Dezember 2022
Veranstalter :IEEE
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
Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013)
Hinterlegt von: Sachtler, Arne
Hinterlegt am:16 Jan 2023 16:56
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:54

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