Abstract
This paper is concerned with the control of multiple nonlinearities included in a humanoid robot system. A humanoid robot has some problems such as the structural instability, which leads to consider the control of multiple nonlinearities caused by driver parts as well as gear reducer. Saturation and backlash are typical examples of nonlinearities in the system. The conventional algorithms of backlash control were fuzzy algorithm, disturbance observer and neural network, etc. However, it is not easy to control the system by employing only single algorithm since the system usually includes multiple nonlinearities. In this paper, a switching Pill is considered for a control of saturation and a dual feedback algorithm is proposed for a backlash control. To implement the above algorithms, the system identification is firstly performed for the minimization of the difference between the results of simulation and experiment, and then the switching Pill gains are determined using genetic algorithm with some heuristic approach. The performance of the switching Pill controller for saturation and the dual feedback for backlash control is investigated through the simulation. Finally, it is shown that the implemented control system has good results and can be applied to the real humanoid robot system ISHURO.
본 논문은 휴머노이드 로봇에 내재되어 있는 다양한 비선형성을 제어하기 위한 비선형 제어기를 제안에 관한 것이다. 기본적으로 휴머노이드 로봇은 기구적으로 불안정성을 내포하고 있고 기어나 모터 드라이버 등에서 다양한 비선형성을 가지고 있다. 이렇게 로봇 안에 존재하는 백래쉬(Backlash)나 포화(Saturation)와 같은 다양한 종류의 비선형성을 제어하는데 있어서 기존의 퍼지 알고리즘, 외란 관측기, 지능 학습망과 같은 제어 기법으로는 다수의 비선형성을 제어하는 데에는 한계를 지닐 수밖에 없다. 이에 본 논문에서는 스위칭 PE를 이용하여 모터 드라이버에 존재하는 포화에 의한 비선형성을 제거 하였으며 백래쉬에 의해 생기는 비선형성의 영향을 제어하기 위해 듀얼 피드백을 이용하였다. 그리고 시스템의 정확한 데이터를 얻기 위해 제어 알고리즘을 적용하기 이전에 모터 시스템에 대해 유전 알고리즘을 이용하여 시스템 식별을 수행하여 모터 시스템을 정확하게 유도하였으며, 시뮬레이션 과정을 통해 최적의 스위칭 PID 제어 이득값을 얻었다. 이렇게 얻어진 모터 식별값과 스위칭 PE제어 이득값을 시뮬레이션과 제안된 로봇인 ISHURO를 이용한 실험을 통해 이를 검증하였다.
