Robust Tracking Model Predictive Control Scheme for Application to Differential Mobile Robot for Trajectory Tracking

Q: 이 논문에서 정의한 강인 추적 모델 예측 제어(RTMPC)란 무엇인가?

강인 추적 모델 예측 제어(RTMPC)는 불확실성이 존재하는 환경에서 차동 구동 이동 로봇의 궤적 추적을 위해 제안된 제어 방법이다. 이는 피드백 제어를 활용하여 모델의 내재된 불확실성으로 인한 편차를 줄이고, 안정화 이득을 선형 행렬 부등식(LMI) 최적화를 통해 얻어 제어 성능을 향상시키는 데 중점을 둔다.

Q: 모델 불확실성이 존재하는 차동 구동 이동 로봇의 궤적 추적 성능을 어떻게 향상시키는가?

연구 결과, 제안된 강인 추적 모델 예측 제어(RTMPC)는 모델 불확실성 세트를 정의하고 Lyapunov 안정성에 기반한 피드백 이득을 얻어 실현 가능하고 불변하는 집합을 구성한다. 이를 통해 최적화된 제어 입력을 계산하여 기존 모델 예측 제어(MPC) 대비 정상 상태 오차를 크게 줄이고 궤적 추적 성능을 효과적으로 향상시킨다.

J. G. Leem; D. J. Kim; M. H. Lee; S. J. Kim; J. H. Suh

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: J. G. Leem (Pukyong National University) D. J. Kim (Pukyong National University) M. H. Lee (Pukyong National University) S. J. Kim (Pukyong National University) J. H. Suh (Pukyong National University)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2024

발행연도: 2024.10

수록면: 947 - 949 (3page)

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This paper proposes a robust tracking model predictive control method for a trajectory tracking of the differential drive mobile robot under conditions of uncertainty. The proposed control law employs feedback control to reduce deviations caused by inherent uncertainties in the model during the trajectory tracking process to stability control system. The stabilizing gain of the control law is obtained optimization using a linear matrix inequality co ... 전체 초록 보기

#differential drive mobile robot #feedback control #linear matrix inequality #model predictive control

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