Verteilte Regelung mechanischer Systeme

Regelungsentwurf, Simulation und experimentelle Validierung in Robotik-Anwendungen

 

 

Abb. 1: Regelschemata für unabhängige, hierarchische, und kooperative verteilte Regelung
Abb. 1: Regelschemata für unabhängige, hierarchische, und kooperative verteilte Regelung

Beschreibung

Die Regelung mechanischer Systeme nicht durch einen zentralen Regelalgorithmus, der alle Vorgänge im System dem Regelziel entsprechend steuert, sondern durch eine Menge eigenständiger, über eine Netzwerkinfrastruktur kommunizierender Regler, bietet etliche mögliche Vorteile. So kann beispielsweise eine einfache Erweiterbarkeit des Systems ermöglicht werden, indem weitere Systemelemente und Regler dem System hinzugefügt werden, ohne die Notwendigkeit, einen komplizierten, zentralen Regelalgorithmus neu entwerfen oder auslegen zu müssen. Weiterhin ist es denkbar, dass ein Ausfall einzelner Regler oder Systemkomponenten durch die im Regelnetzwerk verbleibenden Regler selbstorganisiert kompensiert werden kann, so dass die zugrunde liegende Aufgabenstellung noch so weit wie möglich erfüllt wird. Andererseits stellen gerade mechanische Systeme, die oftmals eine schnelle Dynamik aufweisen und damit kurze Abtastzeiten erfordern, große Anforderungen an derartige Regelkonzepte, da dadurch besonders wenig Zeit zur Kommunikation und Berechnung der nächsten Stellsignale zur Verfügung steht.

Abb. 2: Hardware-Experiment mit mobilen Robotern und Distributed Model Predictive Control
Abb. 2: Hardware-Experiment mit mobilen Robotern und Distributed Model Predictive Control

Die konkreten Anwendungen solcher verteilter Regelkonzepte sind dabei vielfältig. Im Fokus der Forschung des Instituts in diesem Bereich steht die Lösung komplexer Aufgabenstellungen mit mobilen, weitestgehend autonom agierenden Robotern. Dies gilt im Besonderen für Gruppen derartiger mobiler Roboter die, ausreichende Kommunikationsmöglichkeiten vorausgesetzt, ihre Aufgabenstellungen kooperativ lösen. Durch den technischen Fortschritt hinsichtlich mobil verfügbarer Rechenleistung, der Verfügbarkeit von günstigen und leistungsfähigen Sensoren und standardisierten kabellosen Kommunikationsmethoden wird hierbei der Bereich des Machbaren kontinuierlich größer. Im aktuellen Forschungsinteresse ist so beispielsweise der kooperative Objekttransport durch eine selbstorganisierte Gruppe von mobilen Robotern. Eine erfolgreiche Aufgabenlösung erfordert dabei, neben Gesichtspunkten der rein technischen Umsetzung, die Auseinandersetzung mit modernen regelungstheoretischen Konzepten wie beispielsweise Distributed Model Predictive Control oder Methoden auf Basis algebraischer Graphentheorie.

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© Henrik Ebel, Peter Eberhard; ITM, Universität Stuttgart

Vid. 1: Hardware-Experiment zum kooperativen Objekttransport mit optimierungsbasierten Organisations- und Regelschemata und am Institut entwickelten mobilen Robotern.

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© Henrik Ebel, Peter Eberhard; ITM, Universität Stuttgart

Vid. 2: Hardware-Experiment zum kooperativen Objekttransport mit optimierungsbasierten Organisations- und Regelschemata und am Institut entwickelten mobilen Robotern.

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Vid. 3: Hardware-Experiment zum kooperativen Objekttransport mit optimierungsbasierten Organisations- und Regelschemata, durchgeführt in Zusammenarbeit mit und am Laboratory of Robotics and Multibody System an der Tongji Universität in Shanghai.

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Vid. 4: Vergleich unterschiedlicher Ansätze zur Formationsregelung unter Berücksichtigung von Stellgrößenbechränkungen. Der auf verteilter modellprädiktiver Regelung (DMPC) basierende Ansatz bietet einige Vorteile und kann unter anderem unter gleichen Bedingungen schnelleren Trajektorien folgen.

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Vid. 5: Simulation des Transports einer elastischen Platte durch eine Gruppe mobiler Roboter in einer unbekannten Umgebung. Die nach und nach erstellte Karte ist auf der rechten Seite zu sehen.

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