Adaptive Observer Based on MLPNN and Sliding Mode for Wearable Robots: Application to an Active Joint Orthosis

International audienceThis paper deals with the design of an adaptive observer based both on a Multi-Layer Perceptron Neural Network (MLPNN) and a sliding mode technique. Its main objective is to construct the complete state of a given exoskeleton worn by a human subject. The observer we propose in this paper can be used for any application: rehabilitation, assistance, etc. The dynamic model of the global system composed of the exoskeleton and the human is complex and supposed completely unknown. The MLPNN chosen for its characteristic of universal approximation has been used here to identify the unknown dynamic. Its parameters have been adjusted by taking into account the structure of the dynamic model of the considered system and the closed-loop stability based on Lyapunov׳s approach. A Taylor series expansion allows resolving the non-linearity problem present in the MLPNN. Besides the fact that the proposed adaptive observer can be integrated in a control scheme, it also allows us to study the behavior of the exoskeleton before any application on the human subject. The proposed study has been validated both in simulation and in experimentation. The obtained results show the effectiveness of the proposed adaptive approach

Contribution à l'identification et à la commande adaptative des robots à architecture parallèle

Les travaux développés dans cette thèse, portent sur l'identification et la commande des systèmes robotisés. Nous démarrons notre étude par l'identification expérimentale des paramètres dynamiques d'un robot à structure parallèle, puis nous nous sommes intéressés au problème de la commande basée ou pas sur les résultats d'identification. Les outils employés sont les réseaux de neurones de type MLP (Multi Layer Perceptron) et les modes glissants. Dans nos propositions, nous avons considéré deux cas de figure : 1. L'effecteur du robot se déplace librement sans contact avec l'environnement. Une commande neuro-adaptative est alors proposée en intégrant le modèle dynamique identifié du robot. Nous avons également proposé une méthodologie de commande combinant la technique des modes glissants et les réseaux de neurones adaptatifs. 2. L'effecteur du robot entre en contact avec l'environnement. Une commande neuronale hybride force / position est alors développée. L'environnement considéré est inconnu et l'information sur les efforts appliqués par le robot sur son environnement est nécessaire dans la conception de notre contrôleur hybride force / position. Cette démarche consiste à produire un apprentissage a priori dans le but de déterminer les entrées significatives du réseau de neurones, afin d'utiliser le résultat obtenu dans la commande. Les contrôleurs proposés ont été validés expérimentalement sur le robot parallèle à liaison C5. Dans tous les schémas de commandes proposées, la stabilité du système en boucle fermée est garantie selon le principe de Lyapunov. Ceci nous a permis de fixer les lois d'adaptation relatives aux paramètres de la commande.The work developed in this thesis, focuses on the identification and control of parallel robots. In the first step, the experimental identification of dynamic parameters of a C5 parallel robot is completed. In the second step, we are interested with the control problem based on the results of identification. The tools used are neural networks like MLP (Multi Layer Perceptron) and sliding modes. In our proposals we have considered two scenarios: 1. The effector of the robot moves freely without contact with the environment. A neuro-adaptive control is proposed by integrating the identified dynamic model of the robot. We have also proposed a methodology of control combining a sliding modes technique and adaptive neural networks. 2. The effector of the robot comes into contact with the environment. A neuronal hybrid force / position control is then developed. The environment is considered unknown and information on the efforts applied by the robot on its environment is necessary in the design of our controller. An a priori learning is realized in order to determine the significant inputs of the neural network. And after, we use the results obtained to design our controller. The proposed controllers were validated experimentally on the C5 robot parallel. In all the control schemes proposed, the stability of the closed-loop system is guaranteed in Lyapunov sense.ST DENIS-BU PARIS8 (930662101) / SudocSudocFranceF

Compensateur neuronal adaptatif pour la commande d’un robot parallèle à liaisons C5

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A Robust neural adaptive force controller for a C5 parallel robot

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Control of Free and Constrained Motion of a C5 Parallel Robot

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Robust control of the C5 parallel robot

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Identification of the Dynamic Parameters of the C5 Parallel Robot

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Neural Network Identification For a C5 Parallel Robot

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Combined MLP Neural Network and Sliding Mode Technique for Parallel Robots Control: An Adaptive Approach

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A Robust Adaptive Control of a Parallel Robot

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