A data-driven neural network model predictive steering controller for a bio-inspired quadruped robot

Paolo Arena; Luca Patanè; Pierfrancesco Sueri; Salvatore Taffara

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A data-driven neural network model predictive steering controller for a bio-inspired quadruped robot

机译：一种用于生物启发的四轮机器人的数据驱动的神经网络模型预测转向控制器

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This paper proposes a particular type of nonlinear data-driven Model Predictive Control (NMPC) strategy, called Neural Network Model Predictive Control (NNMPC), applied to a simulated neuro-inspired quadruped robot. The locomotion control is realised using a central pattern generator (CPG) implemented through oscillators synchronized through environmental feedback. The NMPC provides a descending command to the robot for steering control. This is realized by regulating a parameter governing the dynamics of the CPG structure. In order to test the performance obtained applying the NMPC, the results are compared with those obtained using a linear MPC. Carrying out a comparative analysis, the differences between the two methods will be highlighted.

机译：本文提出了一种特定类型的非线性数据驱动模型预测控制（NMPC）策略，称为神经网络模型预测控制（NNMPC），其应用于模拟的神经启发的四轮机器人。使用通过通过环境反馈同步的振荡器实现的中央图案发生器（CPG）实现了运动控制。 NMPC为机器人提供了用于转向控制的下降命令。这是通过调节控制CPG结构动态的参数来实现。为了测试获得施加NMPC的性能，将结果与使用线性MPC获得的结果进行比较。执行比较分析，将突出两种方法之间的差异。

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来源
《IFAC PapersOnLine》 |2021年第17期|共6页
作者
Paolo Arena; Luca Patanè; Pierfrancesco Sueri; Salvatore Taffara;
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原文格式 PDF
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关键词
nonlinear MPCCPGquadrupedneural networkbio-roboticsheading control;

机译：非线性MPCCPGQUADRUPEDINATURINAL NATWORTBIO-机器人主题控制;

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