SDDRE based nonlinear feedback construction in the tracking problem for a wheeled robot model

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article discusses the problem of constructing nonlinear feedback in the tracking problem for a wheeled robotic system. A special feature of the work is the formulation of a problem in which the reference trajectories of the system are known in advance, as well as a modification of a previously known algorithm based on the State-Dependent Differential Riccati Equation technique. Numerical experiments show that the proposed approach allows for a compromise between control quality and operating speed.

About the authors

Yulia Sergeevna Belinskaya

Federal Research Center "Computer Science and Control" of RAS

Author for correspondence.
Email: belinskaya.us@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4136-7912
INFO

Dmitry Alexandrovich Makarov

Federal Research Center "Computer Science and Control" of RAS

Email: makarov@isa.ru
ORCID iD: 0000-0001-8930-1288
Senior Researcher, Federal Research Center Institute of Control of the Russian Academy of Sciences, Candidate of Physical and Mathematical Sciences. Number of published works: more than 70. Area of scientific interests: methods of synthesis of nonlinear feedbacks, singularly perturbed systems, artificial intelligence, robotics

References

  1. Nekoo S. R.. “Tutorial and review on the state-dependent Riccati equation”, Journal of Applied Nonlinear Dynamics, 8:2 (2019), pp. 109–166.
  2. {Ç}imen T.. “Survey of state-dependent Riccati equation in nonlinear optimal feedback control synthesis”, Journal of Guidance, Control, and Dynamics, 35:4 (2012), pp. 1025–1047.
  3. Cloutier J. R.. “State-dependent Riccati equation techniques: an overview”, Proceedings of the 1997 American Control Conference (Cat. No.97CH36041). 2 (Albuquerque, NM, USA, 6 June 1997), IEEE, 1997, ISBN 0-7803-3832-4, pp. 932–936.
  4. Heydari A., Balakrishnan S. N.. “Path planning using a novel finite horizon suboptimal controller”, Journal of guidance, control, and dynamics, 36:4 (2013), pp. 1210–1214.
  5. Heydari A., Balakrishnan S. N.. “Closed-form solution to finite-horizon suboptimal control of nonlinear systems”, International Journal of Robust and Nonlinear Control, 25:15 (2015), pp. 2687–2704.
  6. Naidu D. S., Paul S., Khamis A., Rieger C. R.. “A simplified SDRE technique for finite horizon tracking problem in optimal control systems”, 2019 Sixth Indian Control Conference (ICC) (Hyderabad, India, 18–20 December 2019), 2019, pp. 170–175.
  7. Khamis A., Naidu D. S.. “Recent results on nonlinear, optimal regulation and tracking: theory and applications”, WSEAS Transactions on Systems, 15 (2016), pp. 94–101, 11.
  8. Дмитриев М. Г., Макаров Д. А.. «Гладкий нелинейный регулятор в слабо нелинейной системе управления с коэффициентами, зависящими от состояния», Труды института системного анализа Российской академии наук, 64:4 (2014), с. 53–58.
  9. Макаров Д. А.. «Подход к построению нелинейного управления в задаче слежения с коэффициентами, зависящими от состояния. Часть I. Алгоритм», ИТиВС, 2017, №3, с. 10–19.
  10. Макаров Д. А.. «Построение управления и наблюдателя в слабо нелинейной задаче слежения с помощью дифференциальных матричных уравнений Риккати», ИТиВС, 2018, №4, с. 63–71.
  11. Макаров Д. А., Хачумов М. В.. «Синтез в слабо нелинейной задаче управления на основе SDRE техники на конечном интервале», ИТиВС, 2020, №4, с. 17–25.
  12. Korayem M. H., Nekoo S. R., Korayem A. H.. “Finite time SDRE control design for mobile robots with differential wheels”, Journal of Mechanical Science and Technology, 30:9 (2016), pp. 4353–4361.
  13. Макаров Д. А.. «Приближенное решение задачи слежения для модели двухколесного робота, основанное на технике SDDRE», Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD'2021) (Москва, 27–29 сентября 2021 года), Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, М., 2021, ISBN 978-5-91450-256-7, с. 665–672.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».