【标题】Back-stepping control of delta parallel robots with smart dynamic model selection for construction applications

【作者团队】Faraz Abed Azad, Saeed Ansari Rad, Mehrdad Arashpour

【发表日期】2022.03.19


【论文链接】https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S092658052200084X/pdfft?md5=1a490756b478c52f26531f5a7ecdf1da&pid=1-s2.0-S092658052200084X-main.pdf

【推荐理由】机器人操纵器在施工领域的应用反响不好；然而，在外部负载和取放操作中存在干扰的情况下，系统动态的变化是不可避免的。为了避免这一点，本文引入了一种新颖的智能在线动态模型选择，并伴随着一个在 3 度自由度 (DOF) Delta 并联机器人上实现的反步滑模控制器。为了适应扰动的主导行为，基于外部载荷的降阶扩展模型以在线方式进行识别；此后，利用离线强化学习方法进行智能动态模型选择。因此，出现了一个强大的进化控制器，能够在任何外部负载配置下执行拾取和放置任务，与拟合单个外部模型相比，形成更好的跟踪属性。数据驱动的方法有可能使用派生模型的内核进一步改善外部负载的主导行为识别，为未来的工作开辟新的途径。

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