Abstract-This paper utforskar tillämpningen av Koopmans operatörsteori på kontrollen av robotsystem. Operatören introduceras som en metod för att generera datadrivna modeller som har nytta av modellbaserade kontrollmetoder. Vi motiverar sedan användningen av Koopman-operatören för att förstärka modellbaserad kontroll. Vi illustrerar specifikt hur operatören kan användas för att få fram en linjäriserbar datadriven modell för en okänd dynamisk process som är användbar för modellbaserad kontrollsyntes. Simulerade resultat visar att med ökande komplexitet i valet av basfunktioner kan en sluten styrenhet invertera och stabilisera ett vagn- och VTOL-pendulumsystem. Dessutom har specifikationen av basfunktionen visat sig vara viktig när man skapar en Koopmanoperatör för specifika robotsystem. Experimentella resultat med Sphero SPRK robot utforska nyttan av Koopman operatör i en reducerad statlig representation inställning där ökad komplexitet i basfunktionen förbättrar öppen och sluten loop controller prestanda i olika terränger, inklusive sand. Modellering av komplexa dynamiska system har vanligtvis varit det första steget när algoritmer för konstruktion, styrning, planering eller tillståndsbestämning utformas. Systemdesign och specifikationer har varit beroende av användningen av modeller med hög kvalitet. Men varje härledning av en dynamisk modell från de första principerna är vanligtvis en krävande uppgift när komplexiteten i statsinteraktioner är hög. Analysmodeller fångar inte heller upp yttre störningar. Som ett resultat har härledda modeller, för användning i modellbaserade styrinställningar, ofta begränsad användning eller dålig förutsägelse över längre tidsperioder. Icke desto mindre är en representation av beteendet hos ett dynamiskt system centralt för de flesta modellbaserade ingenjörskonst och vetenskaplig tillämpning. Inom system- och kontrollteorin har modellosäkerheten vanligtvis mildrats genom användning av robusta och adaptiva styrarkitekturer. Vanligtvis är adaptiva regulatorer självjusterande och reaktiva mot inkommande tillståndsinformation medan robusta regulatorer är utformade för att vara invarianta till modellosäkerhet [1]-[4]. Rörelseplanering för osäkra dynamiska system har också undersökts ingående. I allmänhet är osäkerheten i detta tillvägagångssätt uttryckligt modellerad och införlivad i beslutsprocessen [5]– [7]. I likhet med robusta och anpassningsbara kontrollmetoder begränsar dock behovet av en explicit osäkerhetsmodell ofta dess nytta i allmänna inställningar. Maskininlärning, erbjuder en mycket mer allmän strategi [8]- [10]. I synnerhet den senaste tidens framsteg har använt stora uppsättningar
I synnerhet nyligen verk av författarna genomfört en controller med hjälp av en Koopman operatör representation av ett robotsystem i en experimentell miljö av en robot i sand REF.
Model-Based Control Using Koopman Operators
{'venue': 'Robotics: Science and Systems Proceedings, 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}