Robust sliding-mode control applied to a 5-link biped robot

Tzafestas, Spyros G.; Raibert, M.; Tzafestas, Costas S.

doi:10.1007/bf00435728

Cited by 140 publications

(78 citation statements)

References 17 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Robot 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.…”

Section: Mở đầUunclassified

“…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.…”

Section: Mở đầUunclassified

“…Việc điều khiển robot hai chân bằng bộ điều khiển PD hoặc bộ điều khiển trượt đã được trình bày trong các tài liệu [10,11]. Trong bài báo này, trên cơ sở mô hình động lực robot hai chân, năm khâu, chúng tôi áp dụng phương pháp mạng nơron [15,16] nghiên cứu điều khiển chuyển động của robot hai chân.…”

Section: Mở đầUunclassified

See 2 more Smart Citations

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

Khang¹,

Trung²

2014

JCC

View full text Add to dashboard Cite

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.

show abstract

Section: Mở đầUunclassified

See 1 more Smart Citation

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

Khang¹,

Trung²

2014

JCC

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…where ∈ ℝ × is the mass robot matrix, denotes the number of the generalized coordinates which is equal to the degrees of freedom DOFs ( = = = 6) , and represent the number of DOFs and the number of actuators respectively, , and ∈ ℝ are the absolute angular displacement, velocity and acceleration of the robot links, ∈ ℝ × represents the Coriolis and centripetal robot matrix, ∈ ℝ is the gravity vector, ∈ ℝ × is a mapping matrix derived by the principle of the virtual work [19], [20], and ∈ ℝ is the actuating torque vector.…”

Section: Problem Statementmentioning

confidence: 99%

Finite Difference-Based Suboptimal Trajectory Planning of Biped Robot with Continuous Dynamic Response

Al-Shuka¹,

Corves²,

Vanderborght³

et al. 2013

IJMO

View full text Add to dashboard Cite

Abstract-One of the clear problems encountered in the dynamic response of the biped robot is the discontinuity of the actuating torques/ground reaction forces at the transition instances during transferring form single support phase to double support phase and vice versa. Therefore, this paper suggests the linear transition function used in the biomechanics field for estimating the ground reaction forces during the double support phase such that gradual increase/decrease of the ground reaction forces can occur. The closure loop of the biped robot at the transition instances during DSP can be broken using the mentioned strategy. Consequently, the continuous dynamic response can be achieved. Two cases are simulated using the optimal control theory. The inverse dynamics-based optimization is preferred as a direct suboptimal tool because it can show less computation and easinessthan other optimal control approaches. Due to easiness of the finite difference approach, it is used for discretization of the dynamic equations and the imposed constraints to convert the dynamic optimal control problem into parameter optimization. The simulated case 1 have been used repeatedly in the literature, whereas the case 2 adopts the linear transition function of the ground reaction forces keeping the same generalized coordinates of the biped configuration at the transition instances. The results show the superiority of the suggested method to guarantee continuous actuating torques/ground reaction forces at the transition instances.

show abstract

“…where ∈ ℝ × is the mass robot matrix, denotes the DOF of the target robot, , and ∈ ℝ , are the absolute angular displacement, velocity and acceleration of the robot links, ∈ ℝ × represents the Coriolis robot matrix, ∈ ℝ is the gravity vector, ∈ ℝ × is a mapping matrix derived by the principle of the virtual work [22], [23], and ∈ ℝ is the actuating torque vector. This equation is valid for open-chain robotic system.…”

Section: B Inverse-dynamics Based Optimizationmentioning

confidence: 99%

On the Dynamic Optimization of Biped Robot

Al-Shuka¹,

Corves²,

Zhu³

2013

LNSE

View full text Add to dashboard Cite

Abstract-This paper concentrates on three important points: the selection of the suitable direct method used for suboptimal control of the biped robot, the selection of the appropriate nonlinear programming (NLP) algorithm that searches for the global minimum rather than the local minimum, and the effect of different constraints on the energy of the biped robot. To perform the mentioned points, the advantages and disadvantages of the optimal control methods were illustrated. The inverse-dynamics based optimization is preferred because of the ability to convert the original optimal control into algebraic equations which are easy to deal with. The inverse-dynamics-based optimization was classified as spline and the finite difference based optimization. Due to the easy use of the latter, it was used for investigating seven cases with different constraints for 6-DOF biped robot during the single support phase (SSP). Hybrid genetic-sequential quadratic programming (GA-SQP) was used for simulation of the target robot with MATLAB. It can be concluded that more imposed constraints on the biped robot, more energy is needed. In general, more energy can be required in the case of (1) restriction of the swing foot to be level to the ground and (2) reducing the hip height or constraining the hip to move in constant height.Index Terms-Biped robot, dynamic optimization suboptimal control, walking patterns.

show abstract

Robust sliding-mode control applied to a 5-link biped robot

Cited by 140 publications

References 17 publications

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

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

Finite Difference-Based Suboptimal Trajectory Planning of Biped Robot with Continuous Dynamic Response

On the Dynamic Optimization of Biped Robot

Contact Info

Product

Resources

About