УПРАВЛЕНИЕ БОЛЬШИМИ СИСТЕМАМИ
на главную написать письмо карта сайта


јвтор:  Ўевл€ков ј.ј.
Ќазвание:  јвтоматическое дифференцирование в задаче управлени€ системой твердых тел со св€з€ми
¬ыпуск:  85
–убрика:  ћатематическа€ теори€ управлени€
√од:  2020
Ѕиблиографи€:  Ўевл€ков ј.ј. јвтоматическое дифференцирование в задаче управлени€ системой твердых тел со св€з€ми // ”правление большими системами. ¬ыпуск 85. ћ.: »ѕ” –јЌ, 2020. —.87-112. DOI: https://doi.org/10.25728/ubs.2020.85.5
 лючевые слова:  управление, оптимизаци€, робототехника, задача комплементарности
 лючевые слова (англ.):  control, optimization, robotics, complementarity problem
јннотаци€:  ¬ насто€щее врем€ в робототехнике идет быстрое развитие новых типов шасси и способов передвижени€, дл€ которых требуютс€ оригинальные способы управлени€, отвечающие многим строгим требовани€м. Ќар€ду с человекоподобными и четырехногими роботами, исследуетс€ задача управлени€ группами более просто устроенных роботов. ¬ статье рассматриваетс€ задача управлени€ системой из двух роботов-кубов как механической системой твердых тел со св€з€ми. ƒл€ построени€ траектории и нахождени€ управлени€ используетс€ оптимизаци€. ¬ отличие от многих предыдущих методов, мы исследуем возможность нахождени€ производных оптимизируемой функции ошибки непосредственно по переменным управлени€ путем использовани€ систем автоматического дифференцировани€. ƒаетс€ краткий обзор методов автоматического дифференцировани€, а также обучени€ с подкреплением, в~контексте которого в данный момент развиваетс€ эта область.  ратко излагаетс€ теори€ динамики систем твердых тел, а также основные детали решени€ задачи оптимизации. –ассматриваютс€ несколько сценариев, дл€ которых находитс€ управление и траектори€ совместного движени€ роботов. ѕривод€тс€ параметры проведенного численного эксперимента и характеристики использованного оборудовани€. –езультаты исследовани€ представлены в виде графиков и кинограмм.
јннотаци€ (англ.):  Currently, many new types of robotic chassis are being developed. These require new approaches to modeling and control, satisfying many hard constraints on performance and quality. The research may be more focused on bipedal and quadrupedal locomotion at the moment, but groups of simple robots are studied as well. In this article, we consider a system of 2 cube robots as a mechanical constrained rigid body system. We use optimization to construct trajectories and find control. Unlike many previous methods, we explore the possibility of differentiating a target function by control variables. This is achieved by using automatic differentiation techniques. We give a brief survey of automatic differentiation, and also of reinforced learning, in the context of which it is now mostly developed. Also, basics of rigid body mechanics are presented, along with most important details of optimization algorithm. We consider several scenarios of robot configurations and goal positions, for which we find control and trajectories. Optimization parameters and hardware characteristics for the numerical experiment are provided. Results are presented as plots and frame sequences.

¬ формате PDF
ќбсудить статью в »нтернет-конференции по проблемам управлени€

ѕросмотров: 105, загрузок: 21, за мес€ц: 11.

Ќазад

»ѕ” –јЌ © 2007. ¬се права защищены