इवेंट-ट्रिगर डेटा-चालित रोबस्ट मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल फॉर एन ऑमनी-डायरेक्शनल मोबाइल मैनिपुलेटर

ओमनी-डायरेक्शनल मोबाइल मैनिपुलेटर्स (OMMs) स्वाभाविक रूप से गैर-रैखिक, मजबूत रूप से संयुक्त, और बहु-इनपुट बहु-आउटपुट सिस्टम होते हैं, जो उनकी जटिलता के कारण सटीक यांत्रिक मॉडल विकसित करने में महत्वपूर्ण चुनौतियां प्रस्तुत करते हैं। Koopman ऑपरेटर थ्योरी एक डेटा-चालित मॉडलिंग फ्रेमवर्क प्रदान करती है जो सिस्टम डायनेमिक्स का वर्णन करने के लिए इनपुट-आउटपुट डेटा का उपयोग करती है, लेकिन अक्सर मॉडलिंग त्रुटियां होती हैं। इस पेपर में, रोबोट सिस्टम के किसी भी पूर्व ज्ञान का उपयोग किए बिना, एक OMM के लिए एक इवेंट-ट्रिगर डेटा-चालित रैखिक मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल (MPC) फ्रेमवर्क प्रस्तावित किया गया है। एक सीमित-आयामी सन्निकट रैखिक Koopman मॉडल इनपुट-आउटपुट डेटा का उपयोग करके OMM के लिए स्थापित किया गया है। मॉडल की त्रुटियों का अनुमान लगाने के लिए Gaussian प्रोसेस रिग्रेशन (GPR) का उपयोग किया गया है, जबकि बाहरी व्यवधानों का अनुमान लगाने के लिए एक विस्तारित स्टेट ऑब्जर्वर (ESO) डिज़ाइन किया गया है। चूंकि GPR के परिचय से कम्प्यूटेशनल भार बढ़ता है, इसलिए अनावश्यक कंट्रोलर पुनर्गणनाओं और कंट्रोलर अद्यतन आवृत्ति को कम करने के लिए एक इवेंट-ट्रिगर (ET) मैकेनिज्म प्रस्तुत किया गया है। अंत में, प्रस्तावित नियंत्रण योजना की प्रभावशीलता और प्रदर्शन श्रेष्ठता को सत्यापित करने के लिए तुलनात्मक प्रयोग किए गए हैं।