Stabilization of a rotary inverted pendulum with neuromorphic vision feedback

Abstract

Das rotierende, inverse Pendel, auch Furuta-Pendel genannt, ist ein gut erforschtes, nicht lineares und unteraktuiertes System, welches aus einem aktuierten Arm besteht, an dem ein frei rotierendes Pendel befestigt ist. Frühere Arbeiten konzentrierten sich auf die Regelung des Furuta-Pendels durch direkte Messung des Pendelwinkels. Diese Arbeit zielt jedoch darauf ab, das Furuta-Pendel durch neuromorphes Vision-Feedback von einer event-basierten Kamera zu stabilisieren. Es wird der für diese Arbeit konstruierte mechanischer Aufbau des Furuta-Pendels vorgestellt. Anschließend wird daraus ein mathematisches Modell hergeleitet und die Modellparameter werden mithilfe der Methode der nichtlinearen kleinsten Quadrate geschätzt. Die Solltrajektorien, einschließlich der Auf- und Abschwingtrajektorie, werden durch Lösung eines Optimalsteuerungsproblems ermittelt. Der Zustand des Systems wird mit einem Extended Kalman Filter geschätzt, um das Furuta-Pendel um die Solltrajektorien mit einem zeitvarianten LQR zu stabilisieren. Ein adaptierter Hough-Transformations-Algorithmus mit exponentiellem Abklingen der Akkumulatoreinträge zur Detektion von Geraden wird als Methode eingeführt, um den Winkel des Pendels direkt aus den Kamera-Events unter Berücksichtigung der projektiven Geometrie zu berechnen. Die vorgestellte Methode wird erfolgreich in Simulation und am physischen Furuta-Pendel validiert. Es wird gezeigt, dass die Stabilisierung des Furuta-Pendels mit event-basiertem Kamera-Feedback um die Referenztrajektorien durch Anwendung der vorgestellten Methode erreicht werden kann.

The rotary inverted pendulum, known as the Furuta pendulum, is a well-studied, non-linear, and underactuated system consisting of a driven arm with a freely rotating pendulum attached. Previous studies focused on controlling the Furuta pendulum by directly measuring the pendulum's angle. This thesis aims to stabilize the Furuta pendulum using neuromorphic vision feedback from an event-based camera. In this thesis, a mechanical design of the Furuta pendulum is introduced. Subsequently, a mathematical model is derived, and the respective parameters are estimated using a non-linear least squares method. The reference trajectories, including the swing-up and the swing-down trajectories, are obtained by solving an optimal control problem. The system states are estimated using an Extended Kalman Filter to stabilize the Furuta pendulum about the reference trajectories with a time-varying LQR. An exponential decay for the accumulator of the traditional Hough transform algorithm is introduced as the proposed method to obtain the pendulum's angle from the camera events directly. The proposed method is validated through simulation and experiments on the physical Furuta pendulum. It is shown that the stabilization of the Furuta pendulum with event camera feedback about the reference trajectories can be achieved by applying the proposed method.