In this paper, An inverted pendulum system is typical of a nonlinear model. We propose a stable the inverted pendulum with fuzzy controller and state observer of nonlinear system. we represent the fuzzy system as a Takagj-Sugeno fuzzy model in addition, full-order state observer of inverted pendulum. As the result show fuzzy controller of inverted pendulum with nonlinear model of full-order state observer.
This paper aims to add the autonomous driving capability to the inverted pendulum system which maintains the inverted pendulum upright stably. For the autonomous driving from the starting position to the goal position, the motion control algorithm is proposed based on the dynamics of the inverted pendulum robot. To derive the dynamic model of the inverted pendulum robot, a three dimensional robot coordinate is defined and the velocity jacobian is newly derived. With the analysis of the wheel rolling motion, the dynamics of inverted pendulum robot are derived and used for the motion control algorithm. To maintain the balance of the inverted pendulum, the autonomous driving strategy is derived step by step considering the acceleration, constant velocity and deceleration states simultaneously. The driving experiments of inverted pendulum robot are performed while maintaining the balance of the inverted pendulum. For reading the positions of the inverted pendulum and wheels, only the encoders are utilized to make the system cheap and reliable. Even though the derived dynamics works for the slanted surface, the experiments are carried out in the standardized flat ground using the inverted pendulum robot in this paper. The experimental data for the wheel rolling and inverted pendulum motions are demonstrated for the straight line motion from a start position to the goal position.
Cao, Liang;Liu, Jiepeng;Zhang, Xiaolin;Chen, Y. Frank
Structural Engineering and Mechanics
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제71권3호
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pp.245-255
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2019
In this paper, an inverted-pendulum model consisting of a point supported by spring limbs with roller feet is adopted to simulate human walking load. To establish the kinematic motion of first and second single and double support phases, the Lagrangian variation method was used. Given a set of model parameters, desired walking speed and initial states, the Newmark-${\beta}$ method was used to solve the above kinematic motion for studying the effects of roller radius, stiffness, impact angle, walking speed, and step length on the ground reaction force, energy transfer, and height of center of mass transfer. The numerical simulation results show that the inverted-pendulum model for walking is conservative as there is no change in total energy and the duration time of double support phase is 50-70% of total time. Based on the numerical analysis, a dynamic load factor ${\alpha}_{wi}$ is proposed for the traditional walking load model.
This paper presents an application of LMI-based techniques to the mixed $H_2/ H_\infty$ control of an inverted pendulum. The linear model of the inverted pendulum represented by an LFR(Linear Fractional Representation) model of uncertainties is derived. Considered uncertainties are three nonlinear components and a parameter uncertainty Augmenting the LFR model by adding weighting functions, we get a generalized plant, for which we design a mixed $H_2/ H_\infty$ controller using the LMI technique. To evaluate control performances and robust stability of the mixed $H_2/ H_\infty$ controller designed, we compare it with the $ H_\infty$controller through the simulation and experiment. The mixed $H_2/ H_\infty$ controller shows the better control performances and robust stability than the $H_\infty$controller in the sense of pendulum angle.
In this paper, we deal with the dynamic walking of a humanoid robot. In our method, the inverted pendulum model is used as a dynamic model for a humanoid robot in which the Zero Moment Point (ZMP) and COG constraints of the robot are analyzed by considering the motion of the robot as that of an inverted pendulum. The motion of a humanoid robot should be generated by considering the dynamics of the robot, which commonly requires a large amount of computation. If a robot walks from one position to another while keeping the ZMP in the stable region, then the robot remains dynamically stable. The linear inverted pendulum model regards the whole robot as a point mass. It is simple, and relatively less computation is needed; however, it cannot model the whole dynamics of a humanoid robot. We propose a method for modeling a humanoid robot as an inverted pendulum system having 14 point masses. We also show that the dynamic stability of a humanoid robot can be determined more precisely by our method.
In this paper, the double inverted pendulum having a single actuator is built and the controller for the system is proposed. The lower link is hinged on the plate to free for rotation in the x-z plane. The upper link is connected to the lower link through a DC motor. The double inverted pendulum built can be kept upright posture by controlling the position of the upper link even though the proposed inverted pendulum has no actuator in lower hinge. The algorithm to control the inverted pendulum is consisted of a state feedback controller within a linearizable range and a fuzzy logic controller coupled with a feedback linearization control for the rest of the range. Concept of the virtual work is employed to drive the linearlized model for the state feedback controller. The feedback linearization controller drives a DC motor with the modified reference joint angle from the fuzzy controller which adjusts a upright posture of a proposed pendulum system. Finally, the experiments are conducted to show the validity of the proposed controller.
We presents a new method of constructing an equivalent T-S fuzzy model by using the sum of products of linearly independent scalar functions from nonlinear dynamics. This method exactly expresses nonlinear systems and automatically determines the number of rules. We design a stabilizing controller f3r ul inverted pendulum system by using the concep of parallel distributed compensation (PDC) and linear matrix inequalities (LMIs) based on the proposed T-S fuzzy modeling method. We show effectiveness of a systematically designed fuzzy controller based on the proposed T-S fuzzy modeling method through the simulation and experiment of an inverted pendulum system.
This study performs erection of a pendulum hanging at a free end of an arm by rotating the arm to the upright position. A mathematical model of a rotary inverted pendulum system (RIPS) is derived. A brain emotional learning based intelligent controller (BELBIC) is designed and used as a controller for swinging up and balancing the pendulum of the RIPS. In simulations performed in the study, a pendulum is initially inclined at $45^{\circ}$ with respect to the upright position. A simulation is also performed for evaluating the adaptiveness of the designed BELBIC in the case of system variation. In addition, a simulation is performed for evaluating the robustness of the designed BELBIC against a disturbance in the control input.
The attitude control of a double inverted pendulum with a periodical disturbance at link top is dealt in this paper. The proposed system is consisted of the double inverted pendulum and a disturbing link; a triple inverted pendulum with two motors. The lower link is hinged on the plate to free for rotation in the vertical plane. The upper link is connected to the lower link through a DC motor. The DC motor is used to control the posture of the pendulum by adjusting the position of the upper link. The periodical disturbance can be generated by the additional like attached at the end of link 2 through another DC motor, which is the modeling of a posture for a biped supporting with one leg. The motor for the joint simulates the knee joint(or hip joint) and the disturbance for the legs moving in air. The algorithm for controlling the proposed inverted pendulum which is regarded as a virtual double inverted pendulum with a periodic disturbance, is consisted of a state feedback control and a fuzzy logic controller connected in parallel. The fuzzy controller keeps the center of gravity of the biped within the specified range through the nonlinear feedback compensator. The state feedback control takes over the role to maintain a desired posture regardless the disturbance at the link top. Simulations with a mathematical model and experiments are conducted to show the validity of the proposed controller.
Biped locomotion can be simply modeled as a linear inverted pendulum mode. This model considers only the CG (center of gravity) of the entire system. But in real biped robot systems, the free-leg motion dynamics is not negligible. So if its dynamics is not considered in designing the reference CG motion, it is badly influence to the ZMP(zero moment point) position of the biped robot walking in the sagittal plane. Therefore, we modeled the biped locomotion similar to the linear inverted pendulum mode but considered the predetermined free-leg dynamics. To verify that the proposed biped locomotion is more stable than the linear inverted pendulum mode, we constructed a biped robot simulator and designed a serco controller to track both the reference motion of the free leg and the reference motion of CG of the biped robot using the computed torque control low. And through simulations, we verified that the proposed walking is better in stability than the one based on the linear inverted pendulum mode.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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