Parameterized model predictive control of a nonholonomic mobile manipulator : a terminal constraint-free approach

Mobile Manipulators are increasingly used in industry going towards the complete automatization of processes in a time-optimal manner and therefore increasing the efficiency of the plant. University of Southern California (USC) has proposed an algorithm for the definition of optimal trajectories for Mobile Manipulator pick-and-transport operations. Once planned the motion of the Mobile Manipulator, the controller able to perform such trajectory has to be designed. In our work we aimed to design a controller that could solve the mobile manipulation problem driving properly the degrees of freedom of the whole system during its motion dealing with unexpected obstacles and unprecise positioning during grasping operation. The control logic chosen for this task is Model Predictive Control. The difficulty of its implementation lies in the high non-linearity of the system coupled with the high level of redundancy in the execution of trajectory following tasks. The present work aims to design a controller based on the nonlinear model of the system instead of using linearizing techniques. In order to decrease the computational effort of the optimizer that rise from such complexity, a parameterized control input profile has been considered, drastically reducing the computational dependence on the control horizon length. Moreover, to further simplify the definition of the problem, a terminal constraint-free approach has been introduced. The controller has been designed and simulated in Matlab/Simulink and subsequently tested on the physical system available at USC using a ROS interface. Results and performance for different trajectories are presented.

L’utilizzo di manipolatori mobili nelle aziende è in continua crescita, andando verso la completa automatizzazione dei processi, aumentando quindi l’efficienza dell’impianto. La University of Southern California (USC) ha proposto un algoritmo per la definizione di traiettorie ottimali per manipolatori mobili nelle operazioni di pick-and-transport. Una volta eseguita la pianificazione del movimento del robot, è necessaria la progettazione di un controllore in grado di eseguire tale traiettoria. In questo lavoro abbiamo mirato a progettare un controllore in grado di risolvere il problema della manipolazione mobile nello svolgimento di un compito assegnato considerando ostacoli imprevisti e il posizionamento impreciso del sistema durante l’operazione di grasping. La logica di controllo scelta per questo fine è il Model Predictive Control (MPC). La difficoltà della sua implementazione risiede nell’elevata non linearità del sistema unita all’elevato livello di ridondanza dello stesso durante operazioni in cui è richiesto di seguire una traiettoria. Il lavoro qui presentato si pone l’obiettivo di progettare un controllore basato sul sistema non lineare invece che utilizzare tecniche di linearizzazione. Data tale complessità, al fine di ridurre lo sforzo computazionale dell’ottimizzatore, il profilo delle variabili di controllo calcolate dal MPC è stato parametrizzato, riducendo drasticamente la dipendenza dalla lunghezza dell’orizzonte di controllo. Inoltre, per semplificare ulteriormente la definizione del problema, è stato introdotto un approccio senza vincoli sullo stato terminale. Il controllore è stato implementato e simulato in Matlab/Simulink e successivamente testato sul sistema fisico disponibile presso la USC utilizzando l’interfaccia ROS. Esponiamo infine i risultati e le prestazioni di quanto implementato.