Model öngörülü denetleyici (MPC) ile robot kolu denetimi

Abstract

Çok eklemli robot kolları, insansız otonom araç uygulamalarında ve endüstrinin bir çok alanında sıklıkla kullanılmaktadır. Robot kollarının dinamik ve kinematik denklemlerinden elde edilen teorik modellerin parametre karmaşıklığı eklem sayısına bağlı olarak artmaktadır. Model parametre karmaşıklığı hassasiyeti yüksek uygulamalar için robot kolunun denetiminde önemli rol oynamaktadır. Bu duruma ek olarak bağlar arası sürtünme, içsel bozucu ve dış bozucu etki robot kolunun etkin denetiminde önemli bir araştırma konusudur.Bu doktora tez çalışmasında, Dönel Dönel (Revolute Revolute-RR), Dönel Dönel Dönel (Revolute Revolute Revolute-RRR) ve Dönel Prizmatik Dönel (Revolute Prismatic Revolute-RPR) eklem yapısına sahip robot kollarının teorik modelleri tüm parametreleri içerecek şekilde vektör matris formda oluşturulmaktadır. Matris formda elde edilen M(q) kütle, V(q,q ̇) coriolis-merkezkaç ve G(q) yer çekimi denklemlerinin doğrusal olmayan yapıda olduğu belirlenmektedir. Dış bozucu etkinin iyi tanımlanamadığı veya ortamda değişken dış bozucu etki altında robot kolunun çalışma noktalarındaki kaymalar ortaya konulmaktadır. Değişken dış bozucu etki altında çok eklemli robot kolunun gürbüz denetimi için klasik denetim yerine modele dayalı denetim yapılmaktadır. Farklı eklem yapılarında çok eklemli robot kolunun hem doğrusal hem de doğrusal olmayan sistem tanımlama yöntemleri ile modelleri elde edilmekte ve model parametreleri kestirilmektedir. Elde edilen model parametreleri ile RR ve RRR eklem yapısına sahip robot kolunun Model Öngörülü Denetimi (Model Predictive Control-MPC) gerçekleştirilmektedir.Dış bozucu altında elde edilen robot kolu modeli için geliştirilen algoritma İnsansız Hava Aracı (İHA) üzerinde bulunan RRR eklem yapılı robot kolu (yalpa) üzerine gömülmüş ve yalpanın MPC denetimi gerçekleştirilmiştir. Elde edilen deneysel sonuçlar klasik denetim yöntemlerinden elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılmakta ve önerilen algoritmanın performansı farklı koşullar altında test edilmektedir. MPC'nin hız, gürbüzlük, hassasiyet ve kısıtlara izin verme gibi performans kriterlerinde başarılı olduğu görülmektedir.

Multi joint robot arms are frequently used in unmanned autonomous vehicle applications and in many areas of the industry. The theoretical models parameter complexity obtained from the dynamic and kinematic equations of the robot arms increases with the number of joints. For high-precision applications, the model parameter complexity in model is important in the control of the robot arm. In addition to that linkage friction, internal disturbance, and external disturbance effect have been important research topics in the effective control of the robotic arm.In this thesis study, the theoretical models of robot arms which have RR (Revolute Revolute), RRR (Revolute Revolute Revolute) and RPR (Revolute Prismatic Revolute) joints structure are constructed in vector-matrix form to include all parameters. It has been determined that the M(q) mass, V(q,q ̇) coriolis-centrifugal and G(q) gravity equations obtained in the matrix form are nonlinear. The slip at the operating point of the robot arm is determined when the external disturbance effect was not well defined or when there are variable external disturbance effects in the environment. In order to control the robustness of the multi-jointed robot arm under diffrent variable external disturbances, model-based control is carried out instead of a conventional control. The model of multi-joint robot arm is obtained by not only linear but also nonlinear system identification methods and the model parameters are estimated. Model Predictive Control (MPC) of robot arm with RR and RRR joint structure is performed with the obtained model parameters.The developed algorithm for the robotic arm model obtained under the external disturbance was embedded on the RRR jointed robot arm (gimbal) on the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) and the MPC control of the gimbal was performed. The experimental results are compared with the results from the conventional control methods and the performance of the proposed algorithm has been tested under different conditions. It seems that the MPC has succeeded in performance criteria such as speed, robustness, sensitivity and allowing constraints.