基于分层二次规划与模型预测控制的机器人驱动器防过热方法

《IEEE Transactions on Control Systems Technology》：Keep It Cool: Optimal Control of Robotic Systems Under Temperature Constraints

　　

摘要：

电子元件的过热，尤其是电机驱动器，是机器人系统中的一个关键限制因素。本研究提出了一种基于分层二次规划和模型预测控制（MPC）的控制方法，以防止机器人系统中的驱动器过热。这一目标通过将温度动态特性纳入整体系统动态特性得以实现。在控制框架中，优先级不等式约束限制了驱动器的最高温度，从而避免了过热问题。大量仿真证明了所提出方法在执行任务的同时防止过热的有效性，而消融研究量化了该方法主要组件各自的贡献。在冗余平面机械臂上的实验进一步验证了所提出方法的有效性。结果表明，机械臂在利用其冗余性的同时，会随时间调整其构型，以遵守温度和其他关键约束条件，并最优地执行指令任务。