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Adaptive task-space control of robot manipulators using the Fourier series expansion without task-space velocity measurements

机译:使用傅里叶串联扩展的机器人操纵器的自适应任务空间控制,无需任务空间速度测量

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摘要

Many control approaches presented in the field of robotics require velocity signals, which are not usually provided by many commercial robots. The novelty of this paper is designing an adaptive model-free observer for robot manipulators in the task-space without the use of task-space velocity measurements. To compensate for the uncertainties and nonlinearities in the observer and controller, the Fourier series are utilized. Using Lyapunov stability theorem and Barbalat's lemma, it is guaranteed that the tracking error and also the observer estimation error converge to zero. The case study is an articulated robot manipulator driven by permanent magnet DC motors. Simulation results and comparison with an extended state observer and linear observer verify the effectiveness of the proposed algorithm.
机译:在机器人领域呈现的许多控制方法需要速度信号,这些方法通常由许多商业机器人提供。 本文的新颖性正在设计任务空间中的机器人操纵器的自适应模型观察者,而不使用任务空间速度测量。 为了弥补观察者和控制器中的不确定性和非线性,使用傅立叶系列。 使用Lyapunov稳定性定理和Barbalat的Lemma,保证跟踪误差以及观察者估计误差会聚到零。 案例研究是由永磁直流电动机驱动的铰接式机器人操纵器。 仿真结果与与扩展状态观察者和线性观测器的比较验证了所提出算法的有效性。

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