Neste trabalho, o equacionamento dinâmico de um manipulador espacial de base livre flutuante é descrito a partir do conceito do manipulador dinamicamente equivalente para que as técnicas de controle desenvolvidas sejam experimentalmente validadas em um manipulador convencional de base fixa. Dois tipos de controle de movimento são considerados. O primeiro foi desenvolvido no espaço das juntas e realiza o comando direto de posicionamento das juntas do manipulador; o segundo foi desenvolvido no espaço inercial e o controle é direcionado para o posicionamento do efetuador no espaço Cartesiano. Nos dois casos, o problema de acompanhamento de trajetória de um manipulador espacial com base livre flutuante sujeito a incertezas na planta e perturbações externas é proposto e solucionado sob o ponto de vista do critério de desempenho H 'INFINITO'. Considerando métodos de controle para sistemas subatuados, três técnicas adaptativas foram desenvolvidas a partir de um controlador H 'INFINITO' não-linear baseado na teoria dos jogos. A primeira técnica foi proposta considerando a estrutura do modelo bem definida, porém calculada com base em parâmetros incertos. Uma lei adaptativa foi aplicada para estimar esses parâmetros utilizando parametrização linear. Redes neurais artificiais são aplicadas nas outras duas abordagens adaptativas. A primeira utiliza uma rede neural para aprender o comportamento dinâmico do sistema robótico, considerado totalmente desconhecido. Nenhum dado cinemático ou dinâmico da base é utilizado neste caso. A segunda abordagem considera a estrutura do modelo nominal do manipulador bem definida e a rede neural é aplicada para estimar o comportamento das incertezas paramétricas e da dinâmica não-modelada da base. O critério H 'INFINITO' é aplicado nas três técnicas para atenuar o efeito dos erros de estimativa. Resultados experimentais foram obtidos com um robô manipulador de base fixa subatuado (UArmII) e apresentaram melhor desempenho no acompanhamento da trajetória e no consumo de energia para as abordagens baseadas em redes neurais.

In the present work, the dynamics of a free-floating space manipulator is described through the dynamically equivalent manipulator approach in order to obtain experimental results in a planar fixed base manipulator. Control in joint and Cartesian spaces are considered. The first acts directly on joints positioning; the second control scheme acts on positioning the end-effector in some inertially fixed position. In both cases, the problem of tracking control with a guaranteed H-infinity performance for free-floating manipulator systems with plant uncertainties and external disturbances is proposed and solved. Considering control methods for underactuated systems, three adaptive techniques were developed from a nonlinear H-infinity controller based on game theory. The first approach was proposed considering a well defined structure for the plant, however it was computed based on uncertain parameters. An adaptive law was applied to estimate these parameters using linear parametrization. Artificial neural networks were applied in the two other approaches. The first one uses a neural network to learn the dynamic behavior from the robotic system, which is considered totally unknown. No kinematics or dynamics data from the spacecraft are necessary in this case. The second approach considers the nominal model structure well defined and the neural network is applied to estimate the behavior of the parametric uncertainties and of the spacecraft non-modeled dynamics. The H-infinity criterion was applied to attenuate the effect of estimation errors in the three techniques. Experimental results were obtained with an underactuated fixed-base planar manipulator (UArmII) and presented better performance in tracking and energy consumption for the neural based approaches.