मैं वर्तमान में 6-DOF के साथ एक रोबोटिक हाथ डिजाइन कर रहा हूं, और मेरा लक्ष्य 3 डी स्थिति, वेग और अभिविन्यास ( लिए सेटपॉइंट देने में सक्षम होना है। )।
मेरे पास कॉलेज में अभी तक केवल SISO सिस्टम के लिए फीडबैक-कंट्रोल था , इसलिए, मल्टीवार्एबल कंट्रोल के लर्निंग कर्व को ध्यान में रखते हुए, क्या मुझे इस समस्या को MIMO या कई SISO के रूप में सिस्टम को मॉडल करने की कोशिश करनी चाहिए ?
यदि संभव हो तो प्रत्येक रणनीति में संभावित नुकसान और फायदों का उल्लेख करें।
जवाबों:
Robotics.SE में आपका स्वागत है! यह बिल्कुल मेरी विशेषज्ञता का क्षेत्र नहीं है, लेकिन मैं आपको कुछ संकेत देता हूं।
मैनिपुलेटर्स को नियंत्रित करने के लिए एक बहुत ही सामान्य दृष्टिकोण है कि आप पहले उल्लेखित "मल्टीपल एसआईएसओ" दृष्टिकोण में अच्छे संयुक्त वेग नियंत्रकों को डिजाइन करें। फिर आप प्रत्येक समय पर निर्धारित करने के लिए व्युत्क्रम कीनेमेटीक्स का उपयोग करेंगे कि संयुक्त वेग को आदर्श रूप से आपके वांछित अंत-प्रभावक मुद्रा तक पहुंचने के लिए क्या होना चाहिए। अपने संयुक्त वेग नियंत्रण लूप गतिशीलता को पर्याप्त तेजी मान रहे हैं, तो आप उन वेगों को प्राप्त करने में सक्षम होना चाहिए। जोड़तोड़ के कीनेमेटिक मॉडल को आमतौर पर डेनवेट-हर्टनबर्ग मापदंडों के संदर्भ में प्राप्त किया जाता है।
यह देखते हुए कि यह अक्सर रोबोट के लिए किया जाता है और शायद आपके उद्देश्यों के लिए पर्याप्त है, मेरा सुझाव है कि आप उस दृष्टिकोण को लें।
एक गैर-रेखीय नियंत्रण कक्षा में, हमने रोबोट मैनिपुलेटर्स के लिए एक एमआईएमओ मॉडल देखा। मैं इस बारे में 100% निश्चित नहीं हूं, लेकिन मुझे लगता है कि आप इसका उपयोग करना चाह सकते हैं यदि आप न केवल किनेमैटिक्स बल्कि डायनेमिक्स के मॉडलिंग में भी रुचि रखते हैं।
मुख्य अंतर यह है कि इस परिदृश्य में संयुक्त स्थिति और वेग सभी जड़ता मैट्रिक्स, कोरिओलिस और केन्द्रापसारक बलों को प्रभावित करते हैं और एक गैर-रैखिक और आमतौर पर अलग नहीं होने वाले फैशन में भीगते हैं। इसलिए आपको न केवल MIMO नियंत्रण के लिए अभ्यस्त होना होगा, बल्कि गैर-रैखिक नियंत्रण में भी देखना होगा।
जैसा कि मैंने कहा, यह मेरी विशेषज्ञता का क्षेत्र नहीं है, इसलिए यदि कोई सोचता है कि मैंने कहा कि मैं किसी भी गिबरिश को ख़ुशी से ठीक करूंगा।
समानांतर SISO नियंत्रकों का सेट MIMO नियंत्रकों का सबसेट है, इसलिए MIMO कम से कम शक्तिशाली और संभवतः अधिक शक्तिशाली है। के रूप में पेशेवरों और विपक्ष के लिए मुझे समानांतर SISO का उपयोग करने का कोई कारण नहीं दिखता है, सिवाय इसके कि आप इसके लिए अधिक आरामदायक हो सकते हैं, इसलिए इसे करना आसान हो सकता है।
यह कहा गया कि सिस्टम एक्ट्यूएटर द्वारा अलग हो सकता है जिस स्थिति में यह कई SISO समस्याओं के रूप में पॉप आउट हो सकता है। यद्यपि नियंत्रण प्रणाली मेरा क्षेत्र है, मैं रोबोट पर काम नहीं करता हूं, इसलिए मैं यह नहीं कह सकता कि यदि आपकी समस्या का मामला है।
एक और चीज़ जो अक्सर की जाती है, जैसा कि जार्जब्राइंडेरियो ने बताया है, इस समस्या को आंतरिक और बाहरी नियंत्रण छोरों में तोड़ना है, जहां आंतरिक छोर आपको बहुत से अनदेखा करने की अनुमति देते हैं
मैंने पहले कभी इस संदर्भ में MIMO का उपयोग नहीं देखा है , लेकिन मैं देख सकता हूं कि SISO कैसे लागू हो सकता है।
अधिकांश रोबोट सिस्टम मैंने देखा है कि एकल धुरी मोटर नियंत्रकों (आपके कई SISO ) का एकत्रीकरण हुआ है, जिनमें से प्रत्येक में केवल संवेदन के लिए एक एकल एनकोडर और सक्रियण के लिए एक ही मोटर था। इसलिए प्रत्येक अक्ष SISO था , लेकिन एक पूरे के रूप में रोबोट MIMO था ।
मैंने जिन कुछ प्रणालियों पर काम किया है, उनमें मोटर / रोटरी एनकोडर और लोड / लीनियर एनकोडर के बीच महत्वपूर्ण बैकलैश था, इसलिए एक मोटर नियंत्रण आउटपुट के साथ एक दोहरी प्रतिक्रिया लूप लागू किया, लेकिन दो एनकोडर। मोटर पर रोटरी एनकोडर मुख्य रूप से वेग को सही ढंग से ट्रैक करने के लिए उपयोग किया गया था, जबकि लोड पर रैखिक एनकोडर का उपयोग (वर्म) गियर में बैकलैश की भरपाई करने और सटीक स्थिति की जानकारी और ट्रैकिंग प्रदान करने के लिए किया गया था।
मेरा मानना है कि अधिकांश नियंत्रण प्रणालियों के लिए, इन पारंपरिक नियंत्रण विधियों की आपको सबसे अधिक आवश्यकता होगी, हालांकि इसके अपवाद भी हैं।
मैंने केवल एक प्रणाली को देखा है जो कि वास्तव में MIMO नियंत्रण प्रणाली से लाभान्वित हो सकता है और वह आपके स्वयं के समान विशेषताओं वाला था, लेकिन रोबोट के टूल-पॉइंट द्वारा लागू बल को नियंत्रित करने की भी आवश्यकता थी। हमने इसे पारंपरिक मल्टीपल SISO दृष्टिकोण के साथ लागू किया था , लेकिन इसके लिए असाधारण रूप से सावधानीपूर्वक ट्यूनिंग की आवश्यकता थी, और मुझे यकीन नहीं है कि कुछ प्रकार की गणना की गई टोक़ तकनीक का उपयोग करने की कोशिश करना किसी भी तरह से आसान होगा।
मेरा सुझाव है कि आप कई SISO दृष्टिकोण के साथ शुरुआत करते हैं और यदि वह आपको आवश्यक प्रदर्शन या विशेषताओं को देने में विफल रहता है, तो अन्य उन्नत तरीकों पर शोध करें। बहुत कम से कम आप उस बिंदु से अपने सिस्टम के किनेमैटिक्स और गतिशीलता के बारे में बहुत कुछ सीखेंगे।