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Sektion 1
Dienstag, 19.09.2000, 15.00–15.20 Uhr, POT 151

Adaptive Steuerung und Regelung von Robotern mittels Stochastischer Optimierungsverfahren

Kurt Marti, UniBw München, Fak. LRT

Bei der Steuerung und Regelung von Robotern bestimmt man zunächst off-line eine optimale Referenz-Trajektorie und eine Vorsteuerung auf der Basis gewählter Parameter-Nominalwerte (bzw. Schätzwerte) und korrigiert dann die Abweichung der effektiven Trajektorie des Systems von der Soll-Trajektorie mittels on-line Regelung, was zu einem sehr hohen Mess- und Korrekturaufwand führen kann. Da die optimale Referenzbahn und die Vorsteuerung durch die im Startzeitpunkt verfügbare (beschränkte) Information über die Modellparameter des Systems bestimmt sind, müssen die optimale Referenzbahn und die Vorsteuerung angepasst werden, sobald in späteren Zeitpunkten weitere Informationen über das System verfügbar werden und damit die Qualität der bisherigen Führungsfunktionen abnimmt. Verbesserte Referenztrajektorien und Vorsteuerungen werden dann mittels erneuter optimaler stochastischer Bewegungsplanung berechnet. Analytische Abschätzungen für die aus der Stochastischen Optimierung resultierende Reduktion der Abweichung zwischen Ist- und Solltrajektorie und damit auch der Reduktion des on-line Mess- und Regelungsaufwandes werden vorgestellt. Ferner wird die numerische Realisierung dieses adaptiven Steuerungs- und Regelungsverfahrens in Echtzeit diskutiert.