एक बैल बॉट का पैरामीटर परिष्करण और संदर्भ ट्रैकिंग के लिए पूर्वानुमान नियंत्रण रैखिक पैरामीटर-परिवर्तनीय एम्बेडिंग के साथ

इस अध्ययन में, हम एक नियंत्रण विधि को लागू करते हैं जो एक बैल बॉट को स्थिर करता है जो एक संदर्भ का पालन करता है। एक बैल बॉट वह रोबोट है जो एक गोलाकार पहिये पर संतुलित होता है जहाँ जमीन के साथ संपर्क का एकमात्र बिंदु इसे सर्वदिशात्मक और अत्यधिक चालाक बनाता है लेकिन अंतर्निहित अस्थिरता के साथ। शेड्यूलिंग पैरामीटर पेश करने के बाद, हम पहले सिद्धांतों से व्युत्पन्न गैर-रेखीय गतिशील मॉडल को रैखिक पैरामीटर-परिवर्तनीय (LPV) विन्यास में एम्बेड करके विश्लेषण शुरू करते हैं। निरंतर रूप से, और पिछले अध्ययन के विस्तार के रूप में, हम गैर-रेखीय मॉडल के उन पैरामीटरों को परिष्कृत करते हैं जो इसके सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाते हैं। LPV विन्यास के महत्वपूर्ण लाभ यह हैं कि इसमें एक गैर-रेखीय भविष्यवक्ता होता है जिसका उपयोग मॉडल पूर्वानुमान नियंत्रण (MPC) में किया जा सकता है, जो रैखिक प्रतिबंधों के साथ द्विघात ऑप्टिमाइजेशन समस्या की समतलता को बनाए रखते हुए और आगे दूसरे गैर-रेखीय MPC विधियों में उत्पन्न होने वाले गणनात्मक बोझ से बचता है, प्रदर्शन में केवल मामूली हानि के साथ। LPVMPC नियंत्रण विधि को एक द्विघात कार्यक्रम (QP) के रूप में कुशलतापूर्वक हल किया जा सकता है जो वास्तविक समय कार्यान्वयन को समर्थन देने वाला समन्वय प्रदान करता है। अंततः, इस विधि को स्पष्ट करने के लिए, हम नियंत्रण डिज़ाइनों का परीक्षण करते हैं एक दो-सेट बिंदु 1D गैर-मुलायम संदर्भ के साथ अचानक परिवर्तनों के लिए, 2D गैर-स्थिर मुलायम संदर्भ जिसे लिसाजस वक्र के रूप में जाना जाता है, और एकल-सेट बिंदु 1D गैर-मुलायम संदर्भ जहाँ इस मामले के लिए स्थिरता और पुनरावृत्ति योग्यता जैसे थ्योरिटिकल गारंटियों प्रदान की जाती हैं।