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Timm Faulwasser

Optimization-based Solutions to Constrained Trajectory-tracking and Path-following Problems

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ISBN:978-3-8440-1594-2
Reihe:Contributions in Systems Theory and Automatic Control, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
Herausgeber: Otto-von-Guericke Universität Magdeburg und Institut für Automatisierungstechnik
Magdeburg
Band:3
Schlagwörter:Regelungstechnik; prädiktive Regelung; Pfadverfolgung; nonlinear model predictive control; path following; trajectory tracking
Publikationsart:Dissertation
Sprache:Englisch
Seiten:184 Seiten
Abbildungen:23 Abbildungen
Gewicht:272 g
Format:21 x 14,8 cm
Bindung:Paperback
Preis:35,80 € / 44,75 SFr
Erscheinungsdatum:Januar 2013
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DOI:10.2370/9783844015942 (Online-Gesamtdokument)
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Zusammenfassung:The prototypical problem in control theory is the stabilization of a set point. When, instead of a set point, a time-varying reference needs to be stabilized, then the problem is called trajectory tracking. Typical examples of trajectory-tracking problems are set point changes along precomputed references, synchronization tasks or startup of processes. While stabilization and trajectory tracking are well-understood for a wide range of systems, not all control tasks arising in practice belong to these categories. In robotics, for example, it is frequently required to move a robot along a geometric curve without any preassigned timing information. In other words, the speed to move along the curve is a degree of freedom. Such problems are called path-following problems. This book deals with nonlinear model predictive control (NMPC) for constrained trajectory-tracking and path-following problems. Based on a detailed problem analysis a framework to tackle these problems is developed. Examples from robotics and chemical engineering are used to illustrate the results. The main concerns of this book are twofold: On the one hand, it is shown that nonlinear model predictive control is very well applicable to problems beyond set point stabilization. On the other hand, it is demonstrated that path-following concepts provide a suitable framework for many challenging control problems ranging from robotics to chemical engineering.