Нелинейное прогнозное управление, робот-уницикл (1): постановка задачи, общая картина

В этом видео представлена ​​постановка задачи, определяющая направление разработки «нелинейного предиктивного управления» в следующем видео,    • Nonlinear predictive control, unicycle rob...  , где будет обсуждаться реальный код для неголономного робота-одноколесного велосипеда, способного двигаться вперед или поворачивать. Здесь мы обсудим «общую картину» того, что значит переместить неголономного робота из начальной конфигурации в целевую конфигурацию в загроможденной среде. Нам необходимо: -- Правильно сформулировать задачу как задачу математической оптимизации: начальная/конечная конфигурации (или области), определить индекс стоимости, суммирующий в одном числе требования приложения. -- Планирование высокого уровня (предварительные путевые точки, безопасный коридор) -- Фактическая численная оптимизация, сглаживание предварительных путевых точек в пределах безопасного коридора -- Анализ решения (проверка на наличие допустимого решения, целесообразного на практике, анимация) -- Реализация решения либо в разомкнутом контуре (просто воспроизведение управляющих воздействий при перемещении от путевой точки к путевой точке), либо в замкнутом контуре (два варианта: либо пересчитать оптимальную траекторию MPC, либо сходиться к предварительно рассчитанной с помощью закона управления на основе ошибок плюс прямая связь) -- Преодоление разрыва между симуляцией и реальностью: карты содержат ошибки, локализация неточна, необходимо обрабатывать неожиданные препятствия (возможно, движущиеся). Эту проблему можно решить сложным путем, например, путем перекартирования (SLAM), перепланирования (пространственно-временного планирования, если препятствия движутся), или, в качестве упрощенного решения, добавив потенциальное поле, создающее искусственную отталкивающую силу от препятствий, и надеясь, что мы не застрянем, скажем, в U-образном проходе. Следующие видео    • Nonlinear predictive control, unicycle rob...   и    • Видео   предоставят подробное обсуждение кода оптимизации, а видео \TODO{mpcunic4EN} расскажет о моделировании и анимации некоторых траекторий, завершая исследование. Я выражаю благодарность моим коллегам Дж. Л. Питарчу и Л. Арместо за помощь в разработке кода и предоставление справочной информации, а также за плодотворные дискуссии по данному исследованию. Я выражаю благодарность своим коллегам Дж. Л. Питарчу и Л. Арместо за их сотрудничество в разработке кода и предоставлении справочной информации, а также за плодотворные дискуссии по данному исследованию. ________________ PDF/код/заметки доступны по ссылке: https://personales.upv.es/asala/YT/V/... #робототехника #управление #mpc _________________ Антонио Сала, UPV Университетские лекции Полная коллекция видео доступна по ссылке: https://personales.upv.es/asala/YT/in...