Motion control of biped robots in single support phase based on neural network sliding mode approach

Abstract

Tóm tắt. Trong bài báo này trình bày ứng dụng phương pháp điều khiển trượt sử dụng mạng nơron để điều khiển robot hai chân trong pha bước. Bộ điều khiển này tỏ ra hiệu quả và ổn địnhkhi so sánh với bộ điều khiển PD trong trường hợprobot hai chân có độ bất định và có nhiễu tác động lớn.Từ khóa. Robot hai chân, động lực học ngược, điều khiển, mạng nơron.Abstract. In this paper, an application of 5-link biped robotic control model is presented through the neural network sliding mode approach. The proposed controller showes efficiency and stability in comparision with the PD controller of biped robots with uncertainties and large noise effects.Key words. Biped robot, inverse dynamics, control, neural networks. MỞ ĐẦURobot dáng người (humanoid robot) là lĩnh vực khoa học đang được quan tâm nghiên cứu ở Nhật, Hàn Quốc, Mỹ, CHLB Đức, Trung Quốc và nhiều nước khác [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11]. Một vài loại robot dáng người nổi tiếng trên thế giới là robot ASIMO của hãng HONDA, các phiên bản robot HRP của Viện AIST. Bên cạnh đó robot dáng người được nghiên cứu nhiều phục vụ trong lĩnh vực quân sự.Về mặt cơ học robot dáng người được mô hình hóa bằng cơ hệ nhiều vật. Một dạng robot dáng người được quan tâm nghiên cứu là robot hai chân (biped robot). Mô hình robot hai chân được trình bày ở đây là mô hình robot có 5 khâu [2,10,11]. Đó là phần thân người và hai khâu cho mỗi chân. Phần trên của chân (upper leg) được gọi là đùi còn phần dưới của chân (lower leg) được gọi là cẳng chân. Các khâu này dược nối với nhau thông qua 4 khớp quay (hai khớp hông và hai khớp đầu gối). Chuyển động của robot hai chân được chia ra làm 3 pha khác nhau. Đó là pha một chân trụ (single support phase), pha hai chân trụ (double support phase) và pha bay (air phase). Vị trí hai chân của robot đối với mặt tựa xác định robot đang ở pha nào. Người ta hay tập trung nghiên cứu về bước đi của robot và chuyển động của robot ở pha một chân trụ. Bởi lẽ khi robot bước đi các pha bước diễn ra xen kẽ nhau do đó để điều khiển được robot cần có sự chuyển mạch các phương trình vi phân chuyển động và chuyển mạch của bộ điều khiển khi tính toán lặp trong chương trình mô phỏng. Việc * Bài báo được thực hiện với sự hỗ trợ từ Quỹ phát triển Khoa học và Công nghệ quốc gia (NAFOSTED), mã số 107. 04-2012. 10.

Dynamic Model With a New Formulation of Coriolis/Centrifugal Matrix for Robot Manipulators

“…Based on the Euler-Lagrange equations, many approaches for deriving the dynamic model of robot manipulators are published [1,6,16,19,20,21]. The important property of dynamic equations, which is often exploited for developing control algorithms (e.g., sliding mode control [8,13], sliding mode control using neural networks [7,13], neural-networkbased control [5,14]), is the skew symmetry that depends on the Coriolis/centrifugal matrix formulation. For satisfying the skew symmetry property, the popular method is to take advantages of Christoffel symbols of the first kind for constructing the Coriolis/centrifugal matrix; but this matrix has to be set up by combining all its elements after calculating every one of them [6,16,19,20,21].…”