机器人系统输出反馈重复学习轨迹跟踪控制_田慧慧
机器人控制系统学习报告
机器人控制系统学习报告在当今科技飞速发展的时代，机器人技术的应用越来越广泛，从工业生产到医疗服务，从航天探索到家庭生活，机器人的身影无处不在。
而机器人控制系统作为机器人的“大脑”，其重要性不言而喻。
通过对机器人控制系统的学习，我对这一领域有了更深入的理解和认识。
机器人控制系统是一个复杂而又精妙的体系，它负责指挥机器人的一举一动，实现各种预定的任务和功能。
要理解机器人控制系统，首先需要了解其基本组成部分。
一般来说，它包括传感器、控制器、执行器以及通信模块等。
传感器就像是机器人的“眼睛”和“耳朵”，能够感知周围环境的各种信息，如位置、速度、温度、压力等。
常见的传感器有光电传感器、压力传感器、超声波传感器等。
这些传感器将收集到的信息传递给控制器，为机器人的决策提供依据。
控制器则是机器人控制系统的“核心大脑”，它负责处理传感器传来的信息，并根据预设的算法和程序生成控制指令。
控制器的性能直接影响着机器人的控制精度和响应速度。
目前，常见的控制器有单片机、PLC（可编程逻辑控制器）、DSP（数字信号处理器）等。
执行器是机器人的“肌肉”，根据控制器的指令执行相应的动作。
例如，电机用于驱动机器人的关节运动，液压或气动装置用于实现较大力量的输出。
通信模块则确保了各个部分之间能够高效、稳定地进行数据传输，使得整个系统能够协调运作。
在机器人控制系统中，控制算法是至关重要的一环。
常见的控制算法包括 PID 控制、模糊控制、神经网络控制等。
PID 控制是一种经典的控制算法，它通过比例、积分和微分三个环节的组合来实现对系统的控制。
其原理简单，易于实现，在很多工业机器人的控制中得到了广泛应用。
然而，PID 控制对于复杂的非线性系统，可能难以达到理想的控制效果。
模糊控制则是一种基于模糊逻辑的控制方法。
它不需要精确的数学模型，而是通过模糊规则来描述系统的行为。
这种控制方法对于那些难以建立精确数学模型的系统具有较好的适应性。
神经网络控制则是利用人工神经网络的学习能力和自适应能力来实现对机器人的控制。
轮式机器人轨迹跟踪控制
轮式机器人轨迹跟踪控制摘要：轮式机器人是一种重要的移动机器人，其轮式设计极大地影响了其动力学特性和机器人控制。
在本文中，主要介绍了轮式机器人的轨迹跟踪控制方法，其中包括控制器设计和实现，以及控制器的测试和仿真结果。
本文提出的控制器可以实现对轮式机器人端到端的轨迹跟踪，同时具有良好的鲁棒性和适应性，不受外部干扰和模型误差的影响。
仿真结果表明，所提出的控制器可以实现快速而稳定的轨迹跟踪，同时满足精度和鲁棒性要求，具有很强的实用性和推广价值。
关键词：轮式机器人，轨迹跟踪，控制器设计，鲁棒性，适应性一、引言轮式机器人是一类重要的移动机器人，主要由轮子和运动控制系统组成。
它具有结构简单，灵活性强，能够适应不同的地形和环境等优点，因此被广泛应用于工业、安全和医疗等领域。
然而，由于轮式机器人的运动控制问题与普通固定机器人存在显著差异，如速度、加速度、转向等参数的控制，使得其控制与建模相对复杂，难度较大。
本文主要探讨了基于模型预测控制方法的轮式机器人轨迹跟踪问题。
初步分析了轮式机器人的运动学动力学特性，建立了数学模型。
然后，该模型被用作模型预测控制器的设计和实现，以实现对轮式机器人的精确跟踪控制。
此外，还构建了一种自适应容错控制器，以提高系统的鲁棒性和适应性，使得系统在面对外部干扰和模型误差等不确定因素时仍能在一定程度上保持性能。
二、轮式机器人建模轮式机器人的建模是轨迹跟踪控制的关键。
轮式机器人在平面内运动，基本运动自由度为平移和旋转，其在运动学和动力学特性方面具有一定特点。
2.1 运动学建模轮式机器人通常由两个驱动轮和一个支撑轮组成，利用运动学建模方法进行描述。
设轮式机器人的控制系统有两个麦克纳姆轮，分别设置在机器人的左右两边，分别为$W_l$和$W_r$，此外还有一个固定的轮$W_s$，如图1所示。
其中，$l_f$和$l_b$为机器人重心到前后轮轴的距离，$b$为两侧麦克纳姆轮之间的距离。
建模时，用$\theta$表示机器人的朝向，用$x$和$y$表示重心位置，以动学方程描述机器人的运动状态：\begin{equation}\begin{aligned}\dot{x} &= v\cos(\theta) \\\dot{y} &= v\sin(\theta) \\\dot{\theta} &= \frac{v}{l_f-l_b}(\tan(\alpha)W_r-\tan(\beta)W_l)\end{aligned}\end{equation}其中，$v$为机器人的线速度，实际上是两个驱动轮的平均速度，$\alpha$和$\beta$分别表示驱动轮轮速的方向和大小，可以由卡式雅各比矩阵表示：\begin{gather}\begin{bmatrix}v \\ \omega\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}J_{11} & J_{12} \\ J_{21} & J_{22}\end{bmatrix}\begin{bmatrix}\dot{\alpha} \\ \dot{\beta}\end{bmatrix}\end{gather}可以得到卡式雅各比矩阵为：\begin{equation}\begin{aligned}J_{11} = \frac{1}{2}(\cos(\theta) -\frac{l_b}{l_f}\sin(\theta)) && J_{12} =\frac{1}{2}(\cos(\theta) + \frac{l_b}{l_f}\sin(\theta)) \\J_{21} = \frac{1}{2}(\sin(\theta) +\frac{l_b}{l_f}\cos(\theta)) && J_{22} =\frac{1}{2}(\sin(\theta) - \frac{l_b}{l_f}\cos(\theta)) \end{aligned}\end{equation}2.2 动力学建模针对轮式机器人的动力学建模，通常采用牛顿-欧拉方法，这种方法可以求解机器人的动力学运动方程。
机器人运动控制中的轨迹规划与优化技术研究
机器人运动控制中的轨迹规划与优化技术研究摘要：机器人的运动控制中的轨迹规划与优化技术对于机器人在各种应用领域的性能和效率至关重要。
本文主要介绍了机器人运动控制中轨迹规划的基本概念、常用方法及其优化技术，并分析了轨迹规划与优化技术在实际应用中的挑战和发展趋势。
1. 引言机器人的运动控制是机器人技术领域中的关键技术之一，它决定了机器人在工业自动化、服务机器人、医疗机器人等领域的性能和效率。
轨迹规划与优化技术作为机器人运动控制的重要组成部分，在指导机器人运动路径和轨迹的选择上起到至关重要的作用。
本文将介绍机器人运动控制中的轨迹规划和优化技术的研究现状和发展趋势。
2. 轨迹规划的基本概念与方法2.1 轨迹规划的基本概念轨迹规划是指确定机器人自身和末端执行器的路径，使其能够在特定的环境和约束条件下实现目标运动。
主要包括全局轨迹规划和局部轨迹规划两个方面。
全局轨迹规划是根据机器人的起始位置和目标位置，寻找一条完整的路径，以实现从起始位置到目标位置的连续运动。
局部轨迹规划则是在机器人运动过程中，根据机器人的实时感知信息，根据机器人自身的动力学特性和操作要求，动态地规划调整机器人的运动轨迹。
2.2 轨迹规划的方法常用的轨迹规划方法包括几何方法、采样方法、搜索方法等。
几何方法是通过定义机器人的几何形状和约束条件，计算机器人的最优路径。
采样方法是通过采样机器人的状态空间，选取一个合适的采样点构造路径。
搜索方法是利用搜索算法，在状态空间中搜索最优路径。
这些方法各有优缺点，应根据具体应用场景的需求进行选择。
3. 轨迹优化的技术方法3.1 轨迹平滑轨迹平滑的目标是使机器人的路径更加平滑，减少轨迹的变化率和曲率，从而提高机器人的稳定性和精度。
常用的轨迹平滑方法包括贝塞尔曲线、B样条曲线等，可以将离散的路径点插值为连续的平滑曲线。
3.2 动态轨迹规划动态轨迹规划是指根据机器人的实时感知信息和环境变化，动态地规划机器人的运动路径。
机器人重复学习控制策略
一种机器人系统重复学习控制策略机器人系统是一类高度复杂、强耦合的非线性系统。
随着工业自动化水平的不断提高，其高精度控制问题已经成为广大学者研究的热点。
鉴于机器人系统往往执行重复性质运动任务的特点，重复学习控制已成为解决机器人系统的高精度轨迹跟踪问题的有效方法之一。
本文介绍了重复学习控制方法和一种简单的重复学习控制策略。
关键词：机器人控制重复学习控制AbstractRobot manipulator is a main class of highly complex and strong coupling nonlinear system. With the development of industrial automation, high precision control problem of robot manipulator has become a hot research field. Based on the observation that the robot manipulator often performs repeated movement, repetitive learning control-strategy is one of the methods to address the high precision tracking problem of robot manipulator.Key words: Robot control Repetitive learning control1 引言机器人系统是一类高度复杂、强耦合的非线性系统，随着工业自动化水平的不断提高，其高精度控制问题越来越成为人们研究的热点。
基于机器人系统往往执行重复性质的运动任务，重复学习控制理论的发展为机器人系统的高精度控制提供了一种有效的方法。
重复学习控制方法的目标是设计一个针对周期信号的跟踪控制器或者扰动补偿器，除了使用当前控制误差外，还重复使用了上一周期的误差，并与当前控制误差叠加在一起，作为偏差控制信号，来提高系统的控制品质。
机器人重复学习控制策略
一种机器人系统重复学习控制策略机器人系统是一类高度复杂、强耦合的非线性系统。
随着工业自动化水平的不断提高，其高精度控制问题已经成为广大学者研究的热点。
鉴于机器人系统往往执行重复性质运动任务的特点，重复学习控制已成为解决机器人系统的高精度轨迹跟踪问题的有效方法之一。
本文介绍了重复学习控制方法和一种简单的重复学习控制策略。
关键词：机器人控制重复学习控制AbstractRobot manipulator is a main class of highly complex and strong coupling nonlinear system. With the development of industrial automation, high precision control problem of robot manipulator has become a hot research field. Based on the observation that the robot manipulator often performs repeated movement, repetitive learning control-strategy is one of the methods to address the high precision tracking problem of robot manipulator.Key words: Robot control Repetitive learning control1 引言机器人系统是一类高度复杂、强耦合的非线性系统，随着工业自动化水平的不断提高，其高精度控制问题越来越成为人们研究的热点。
基于机器人系统往往执行重复性质的运动任务，重复学习控制理论的发展为机器人系统的高精度控制提供了一种有效的方法。
重复学习控制方法的目标是设计一个针对周期信号的跟踪控制器或者扰动补偿器，除了使用当前控制误差外，还重复使用了上一周期的误差，并与当前控制误差叠加在一起，作为偏差控制信号，来提高系统的控制品质。
机器人轨迹跟踪控制原理
机器人轨迹跟踪控制原理随着科技的不断发展，机器人技术已经逐渐应用于各个领域。
机器人轨迹跟踪控制是其中的重要一环，它使得机器人能够按照设定的轨迹进行运动，并实现精确的控制。
本文将介绍机器人轨迹跟踪控制的基本原理和应用。
在机器人轨迹跟踪控制中，首先需要确定机器人的运动轨迹。
这通常通过输入一系列的位置点或者路径方程来实现。
然后，机器人通过传感器获取当前位置信息，并与目标轨迹进行比较。
根据比较结果，控制系统会生成相应的控制指令，使机器人按照目标轨迹进行运动。
机器人轨迹跟踪控制的核心是控制算法。
常用的控制算法包括PID 控制、模糊控制和最优控制等。
PID控制是一种经典的控制算法，它通过比较当前位置与目标位置的偏差，并根据偏差的大小来调整机器人的运动速度和方向。
模糊控制则是基于模糊逻辑的控制算法，它能够处理不确定性和模糊性的问题，适用于复杂环境下的轨迹跟踪。
最优控制是一种优化问题，通过求解最优控制策略来使机器人轨迹跟踪误差最小化。
除了控制算法，机器人轨迹跟踪控制还需要考虑机器人的动力学特性。
机器人的动力学包括惯性、摩擦和力矩等因素，它们会对机器人的运动产生影响。
因此，在设计轨迹跟踪控制器时，需要考虑机器人的动力学特性，并进行合理的建模和参数调节。
机器人轨迹跟踪控制在许多领域都有广泛的应用。
例如，在工业生产中，机器人可以按照预定的轨迹进行精确的装配和加工，提高生产效率和质量。
在医疗领域，机器人可以进行精确的手术操作，减少手术风险和损伤。
在物流领域，机器人可以按照设定的路径进行货物的搬运和分拣，提高物流效率。
此外，机器人轨迹跟踪控制还可以应用于无人驾驶汽车、航空航天等领域。
机器人轨迹跟踪控制是实现机器人精确运动的重要技术。
它通过控制算法和动力学建模，使机器人能够按照设定的轨迹进行运动，并在各个领域产生广泛的应用。
随着科技的不断进步，机器人轨迹跟踪控制将会在更多的领域展现其价值，并为人类带来更多便利和效益。
轮式移动机器人轨迹跟踪的pid控制方法
轮式移动机器人轨迹跟踪的pid控制方法随着轮式移动机器人自主导航技术的发展，轨迹跟踪成为了一个重要的问题。
PID控制器是一种常用的控制器，在轮式移动机器人的轨迹跟踪中也有着广泛的应用。
本文将介绍一种基于PID控制的轮式移动机器人轨迹跟踪方法。
首先，我们需要确定轮式移动机器人的轨迹跟踪目标，即期望路径。
一般情况下，期望路径可以是一条直线或者一条曲线。
在本文中，我们以一条曲线为例进行说明。
其次，我们需要获取轮式移动机器人的当前位置信息。
这可以通过机器人上安装的传感器实现，如GPS、陀螺仪等。
在获取到当前位置信息后，我们需要将其与期望路径进行比较，得到偏差值。
然后，我们利用PID控制器对偏差值进行控制，从而使机器人能够跟随期望路径行驶。
PID控制器的输入是偏差值，输出是校正量，其计算公式如下：
校正量 = Kp ×偏差值 + Ki ×积分项 + Kd ×导数项
其中，Kp、Ki、Kd是PID控制器的参数，需要通过实验进行调整。
积分项和导数项分别表示偏差值的累积量和变化率，可以有效地消除偏差值的漂移和抖动。
最后，我们将校正量转化为机器人的控制指令，如电机驱动信号。
这样，机器人便可以根据PID控制器的输出实现轨迹跟踪。
综上所述，基于PID控制的轮式移动机器人轨迹跟踪方法能够实现精准的路径控制，具有较高的应用价值。
机器人轨迹跟踪控制原理
机器人轨迹跟踪控制原理引言:在现代工业生产中，机器人已经成为不可或缺的重要设备。
机器人的轨迹跟踪控制是机器人运动控制的关键技术之一。
它能够使机器人根据预定的轨迹进行准确的运动，实现各种复杂任务。
本文将介绍机器人轨迹跟踪控制的原理和应用。
一、轨迹跟踪控制的概念和意义轨迹跟踪控制是指机器人在运动过程中，按照预定的轨迹进行准确的运动控制。
它可以使机器人在复杂的环境中实现精确的位置和姿态控制，完成各种工业任务。
轨迹跟踪控制技术的应用领域非常广泛，包括制造业、物流业、医疗领域等。
它能够提高生产效率，降低人力成本，提高产品质量。
二、轨迹跟踪控制的原理1. 传感器采集数据：机器人通过激光雷达、视觉传感器等设备采集环境信息和自身状态信息，例如位置、速度、姿态等。
2. 轨迹生成：根据任务需求，通过算法生成机器人需要跟踪的轨迹。
轨迹可以是简单的直线、圆弧，也可以是复杂的曲线和多段轨迹的连接。
3. 控制器设计：设计合适的控制器来实现轨迹跟踪控制。
常用的控制方法包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。
控制器根据当前位置和目标位置的差异，计算出合适的控制指令，控制机器人执行相应的动作。
4. 执行控制指令：机器人根据控制指令执行相应的动作，例如调整关节角度、改变速度和方向等。
5. 闭环控制：通过传感器不断采集机器人的状态信息，与控制器中预先设定的目标状态进行比较，不断修正控制指令，使机器人能够更加准确地跟踪轨迹。
三、轨迹跟踪控制的应用1. 制造业：机器人轨迹跟踪控制在制造业中起到了重要的作用。
例如，在汽车制造过程中，机器人需要按照预定的轨迹进行焊接、喷涂等工艺，确保产品的质量和一致性。
2. 物流业：机器人轨迹跟踪控制可以应用于仓库货物的搬运和分拣。
机器人能够按照预定的轨迹准确地将货物从一个位置移动到另一个位置，提高物流效率和准确性。
3. 医疗领域：机器人在医疗领域的应用也越来越广泛。
例如，手术机器人可以按照预定的轨迹进行手术操作，提高手术的精确度和安全性。
《2024年非完整移动机器人路径规划与轨迹跟踪控制的研究》范文
《非完整移动机器人路径规划与轨迹跟踪控制的研究》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展，移动机器人成为了机器人领域研究的热点之一。
其中，非完整移动机器人因为其运动特性和广泛应用场景，受到了广泛的关注。
然而，由于非完整移动机器人的运动约束和复杂环境的影响，其路径规划和轨迹跟踪控制仍然面临诸多挑战。
本文将重点研究非完整移动机器人的路径规划与轨迹跟踪控制，以期为机器人的智能化和自主化提供支持。
二、非完整移动机器人概述非完整移动机器人是一种运动约束较为特殊的机器人，其运动状态受限于非完整约束条件。
常见的非完整移动机器人包括轮式机器人、履带式机器人等。
由于非完整约束的存在，非完整移动机器人的运动轨迹和姿态控制相对较为复杂。
因此，对非完整移动机器人的研究具有重要意义。
三、路径规划技术研究路径规划是非完整移动机器人研究中的重要一环。
本部分将详细介绍路径规划的相关技术。
首先，全局路径规划是机器人根据环境信息规划出一条从起点到终点的全局路径。
这一过程中，需要考虑到环境因素、机器人的运动特性等因素。
目前常用的全局路径规划算法包括随机路标图算法、网格法等。
这些算法可以在已知环境信息的情况下，为机器人规划出较为平滑且高效的路径。
其次，局部路径规划则是在机器人实际运动过程中，根据实时环境信息调整其运动轨迹的过程。
这一过程中，需要考虑到机器人的运动约束、实时环境感知等因素。
常见的局部路径规划算法包括基于控制的方法、基于优化的方法等。
这些算法可以根据实时环境信息，为机器人提供更加灵活的路径规划方案。
四、轨迹跟踪控制技术研究轨迹跟踪控制是非完整移动机器人的另一重要研究方向。
本部分将详细介绍轨迹跟踪控制的相关技术。
首先，传统的轨迹跟踪控制方法主要基于PID控制算法、模糊控制算法等。
这些方法虽然可以实现对机器人的基本控制，但在面对复杂环境和多变任务时，其控制效果并不理想。
因此，研究人员开始尝试引入更先进的控制算法，如基于优化算法的轨迹跟踪控制方法等。
机器人运动规划与轨迹跟踪方法研究
机器人运动规划与轨迹跟踪方法研究随着科技的不断进步和发展，机器人技术逐渐成为了各行各业的热门话题。
在实际应用中，机器人的运动规划和轨迹跟踪是至关重要的一环。
在这篇文章中，我们将探讨机器人运动规划与轨迹跟踪的方法。
1. 引言机器人的运动规划和轨迹跟踪是指将机器人的运动与任务需求相匹配，使机器人能够按照指定的轨迹完成任务。
传统的方法通常依赖于准确的环境建模和预先规划的运动路径。
然而，在真实的环境中，机器人需要能够随时适应环境变化和新的任务需求。
2. 机器人运动规划方法2.1. 基于图的方法基于图的方法是机器人运动规划中常见的方法之一。
该方法通过将机器人运动环境抽象成图的形式，使用图搜索算法寻找最优路径。
常见的图搜索算法包括Dijkstra算法、A*算法等。
这些算法可以在复杂的环境中快速找到最短路径，实现高效的运动规划。
2.2. 基于优化的方法基于优化的方法是通过数学模型和优化算法来求解机器人的最优路径。
该方法通常需要定义目标函数和约束条件，通过优化算法求解使目标函数取得最大或最小值的变量。
常见的优化算法包括遗传算法、模拟退火算法等。
这些算法能够在实时环境中对机器人的运动轨迹进行优化，使得机器人能够更高效地完成任务。
3. 机器人轨迹跟踪方法3.1. 反馈控制方法反馈控制方法是一种常见的机器人轨迹跟踪方法。
该方法通过实时监测机器人当前位置与目标轨迹的差距，并根据差距来调整机器人的运动控制指令，使机器人能够保持在预定轨迹上运动。
这种方法通常需要配备传感器来实时感知机器人的位置和环境变化，以便及时调整控制指令。
3.2. 模型预测控制方法模型预测控制方法是一种通过模型来预测机器人的轨迹，并根据模型的预测结果进行控制的方法。
该方法通常会建立机器人的动力学模型，预测机器人在未来一段时间内的运动情况，并根据预测结果制定控制策略。
这种方法能够更精确地跟踪机器人的轨迹，提高运动的准确性和稳定性。
4. 结论机器人运动规划和轨迹跟踪是机器人技术中的关键问题，也是实际应用中不可或缺的一环。
机器人系统预设性能轨迹跟踪控制
机器人系统预设性能轨迹跟踪控制机器人系统预设性能轨迹跟踪控制摘要：机器人系统预设性能轨迹跟踪控制是指通过预设的要求，使机器人能够按照期望的轨迹完成任务。
本文将介绍机器人系统预设性能轨迹跟踪控制的基本原理和方法，并探讨其在现实应用中的挑战和前景。
一、引言随着科技的不断进步和社会的不断发展，机器人在各个领域扮演着越来越重要的角色。
然而，如何精确控制机器人按照预定的路径进行运动是一个重要的问题。
机器人系统预设性能轨迹跟踪控制正是为解决这一问题而提出的一种方法。
二、预设性能轨迹跟踪控制的原理机器人系统预设性能轨迹跟踪控制的原理是通过给定机器人的期望轨迹和控制算法，使机器人能够按照预设的路径进行运动。
该控制方法主要涉及到以下几个方面：1）轨迹生成：通过数学建模和路径规划算法生成机器人的期望轨迹；2）运动学模型：建立机器人的运动学模型，以描述机器人的运动规律；3）控制算法：根据机器人的运动学模型和期望轨迹，设计相应的控制算法，并通过控制器将期望轨迹转化为机器人的运动指令；4）机器人动力学模型：进一步建立机器人的动力学模型，以考虑外部干扰和不确定性对机器人运动的影响。
三、预设性能轨迹跟踪控制的方法机器人系统预设性能轨迹跟踪控制的方法有多种，最常见的方法包括模型预测控制、自适应控制和迭代学习控制等。
在模型预测控制中，利用机器人的运动学和动力学模型进行轨迹预测，并根据预测结果进行控制决策。
自适应控制则是根据机器人与环境的交互信息来自适应地调整控制策略，以适应外部干扰和不确定性。
迭代学习控制则通过反复迭代来优化控制策略，以逐步提高系统的性能。
四、应用挑战与前景机器人系统预设性能轨迹跟踪控制在实际应用中面临一些挑战。
首先，机器人系统的动力学模型常常受到环境干扰和机器人自身特性的限制，因此需要对模型进行精确建模和参数估计。
其次，机器人在不同环境下的轨迹跟踪精度要求不同，需要对控制算法进行优化和调整。
此外，机器人系统的复杂性也给控制系统的设计和实现带来困难。
连续体机器人运动学分析及跟踪控制
连续体机器人运动学分析及跟踪控制连续体机器人运动学分析及跟踪控制摘要：连续体机器人是一类具有连续可变形能力的机器人系统，其机构不仅包括刚性链接，还包括柔性部件。
本文主要讨论连续体机器人的运动学分析和跟踪控制。
首先介绍了连续体机器人的运动学模型，然后给出了连续体机器人的运动学方程，并通过一个实例对其进行了分析。
接着，讨论了连续体机器人的跟踪控制问题，提出了基于自适应控制的跟踪控制方案，并给出了仿真实验结果。
1. 引言连续体机器人是一种新型的机器人系统，具有连续变形的能力。
与传统的刚性链接机器人相比，连续体机器人可以实现更加灵活、多样化的运动。
由于具备柔性部件，连续体机器人的运动学分析和跟踪控制具有一定的特殊性。
如何在连续体机器人的运动中充分考虑机构的柔性特性，实现精确的运动控制，是当前研究的重点和难点。
2. 运动学模型连续体机器人的运动学模型可以由刚性链接的运动学模型和柔性部件的运动学模型组成。
对于刚性链接，可以采用传统的欧拉角和转动矩阵描述其姿态变化。
而柔性部件的运动学模型则需要考虑物体的变形和扭曲，通过弯曲曲线和张量描述其运动特性。
3. 运动学方程连续体机器人的运动学方程可以通过广义坐标法或拉格朗日方法得到。
其中，广义坐标法可以将连续体机器人的运动分解为无限个自由度的关节，通过广义坐标对其进行描述。
而拉格朗日方法则可以将连续体机器人的动力学问题转化为优化问题，通过最小化势能和动能的和来求解运动方程。
4. 运动学分析实例为了更好地理解连续体机器人的运动学特性，本文给出了一个实例来进行分析。
假设连续体机器人由两个刚性链接和一个柔性部件组成，柔性部件为弯曲弹性杆。
首先，通过刚性链接的运动学模型，计算出机器人的姿态变化。
然后，通过柔性部件的运动学模型，分析弯曲弹性杆的形变与扭曲。
最后，将刚性链接和柔性部件的运动学模型结合起来，得到连续体机器人的整体运动学模型。
5. 跟踪控制方案在连续体机器人的运动过程中，如何实现准确的轨迹跟踪是一个重要问题。
轮式移动机器人轨迹跟踪的pid控制方法
轮式移动机器人轨迹跟踪的pid控制方法轮式移动机器人是一种常见的移动机器人，其行动方式类似于小车，通过轮子的转动来实现移动。
轮式移动机器人的轨迹跟踪是其重要的控制问题之一，PID控制方法是常用的控制方法之一。
PID控制方法是一种基于反馈的控制方法，其主要思想是通过对系统输出与期望值之间的误差进行反馈控制，来调整系统输入，使得系统输出能够接近期望值。
PID控制器包括三个部分：比例控制器、积分控制器和微分控制器。
比例控制器根据误差的大小来调整输出，积分控制器根据误差的积分来调整输出，微分控制器根据误差的变化率来调整输出。
对于轮式移动机器人的轨迹跟踪问题，可以将其看作是一个控制问题，即通过调整机器人的轮子转速来使其行进的轨迹接近期望轨迹。
具体来说，可以将期望轨迹表示为一系列的路标点，机器人需要沿着这些路标点行进。
对于每个路标点，可以计算出机器人当前位置与期望位置之间的误差，然后通过PID控制器来调整机器人的轮子转速，使得误差逐渐减小，最终达到期望位置。
具体的PID控制方法如下：1. 比例控制器：根据当前误差计算出比例项，即误差乘以一个比例系数Kp，得到比例输出。
2. 积分控制器：将误差进行积分，得到积分项，即误差积分乘以一个积分系数Ki，得到积分输出。
3. 微分控制器：将误差进行微分，得到微分项，即误差变化率乘以一个微分系数Kd，得到微分输出。
4. 将比例输出、积分输出和微分输出相加，得到总输出。
5. 将总输出作为机器人的轮子转速，使机器人向期望位置移动。
需要注意的是，PID控制器中的比例系数、积分系数和微分系数需要根据具体的控制问题进行调整，以达到最优的控制效果。
总之，PID控制方法是一种常用的控制方法，可以应用于轮式移动机器人的轨迹跟踪问题中。
通过合理地调整比例系数、积分系数和微分系数，可以实现机器人的精准控制，使其沿着期望轨迹行进。
关于机器人的机械臂对目标轨迹跟踪优化控制
Ｏｐ ｔ ｉ ｍａ ｌ Ｔ ｒ ａ ｊ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｙ Ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ Ｃｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｆ ｏ ｒ Ｒｏ ｂ ｏ ｔ Ｍａ ｎ ｉ ｐ ｕ ｌ ａ ｔ ｏ ｒ
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ｉ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｆ ｏ ｒ ｓ ｗｉ ｔ ｃ ｈ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ １ ．Ｂ ｅ ｃ ａ ｕ ｓ ｅ ｔ ｈ ｅ ｕ ｎ ｃ ｅ ｔａ ｒ ｉ ｎ ｕ ｐ ｐ ｅ ｒ ｂ ｏ ｕ ｎ ｄ ｉ ｓ ｄ ｉ ｆ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｔ ｏ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ａ ｃ ｔ ｕ ａ ｌ ｓ ｙ ｓ － ｔ ｅ ｍ ，ｔ ｈ ｅ ｕ ｐ ｐ ｅ ｒ ｂ ｏ ｕ ｎ ｄ ｏ ｆ ｕ ｎ ｃ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｎ ｐ ａ ｔ ｒ ｃ ａ ｎ ｂ ｅ ｌ ｅ ａ ｒ ｎ ｅ ｄ ｏ ｎ ｌ ｉ ｎ ｅ ｂ ｙ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ａ ｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｉ ｔ ｓ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ．Ｆ ｉ —
分 的上界进行在线学习。最后对 上述控 制方法进行 了仿真验证 ， 得到 了预期 的控制效果 。仿 真结果表 明， 在 存在外部扰动 和模型误差的情况下 ， 改进控制器可以实现对系统期望轨迹 的稳定跟踪 。
关键词 ： 不确定上界 ； 神经网络 ； 滑模控制 ； 模糊控制 中图分类 号： Ｔ Ｐ ２ ４ ２ 文献标识码 ： Ｂ
ｂ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｓ ｌ ｉ ｄ ｉ ｎ ｇ ｍｏ ｄ ｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ａ ｎ ｄ ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｃ ｏ ｎ ｔ ｏｌ ｒ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ＲＢ Ｆ ｎ ｅ ｕ ｒ ￣ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ，ｓ ｔ ａ ｔ ｅ ｆ ｅ ｅ ｄ ｂ ａ ｃ ｋ ａ ｎ ｄ ｓ ｌ ｉ ｄ ｉ ｎ ｇ
机器人系统重复学习轨迹跟踪控制
机器人系统重复学习轨迹跟踪控制机器人系统重复学习轨迹跟踪控制摘要：随着人工智能和机器人技术的不断发展，机器人系统的自主学习能力变得越来越重要。
在机器人的控制中，重复学习轨迹跟踪控制是一个具有挑战性的问题。
本文介绍了机器人系统重复学习轨迹跟踪控制的原理和方法，并讨论了其在实际应用中的潜在价值。
关键词：机器人系统；重复学习；轨迹跟踪控制；自主学习1. 引言在传统的机器人控制中，通常需要事先确定好机器人要执行的任务和轨迹，然后使用预定的控制算法进行控制。
这种方法虽然可以保证机器人的稳定性和效率，但是对于复杂任务和频繁变化的环境来说，是非常困难的。
因此，研究人员开始关注机器人系统自主学习能力的提高。
2. 重复学习轨迹跟踪控制的原理重复学习轨迹跟踪控制是指机器人能够通过反复的试验和学习，逐渐地掌握和改进执行特定任务的能力。
其原理基于机器人学习的三个阶段：感知、规划和控制。
2.1 感知感知是机器人学习过程中的第一步。
机器人通过传感器获取环境中的信息，例如目标的位置、速度等。
感知的准确性和稳定性对于机器人系统学习能力的提高至关重要。
2.2 规划规划是机器人学习的第二步，也是一个关键环节。
在规划阶段，机器人根据感知到的信息，将其转化为可执行的任务和轨迹，并进一步生成合适的控制策略。
2.3 控制控制是机器人学习的最后一步，也是实际执行任务的关键。
机器人通过控制策略，根据感知到的信息和规划的轨迹，对自身进行动态调整和控制，以实现精确的轨迹跟踪。
3. 重复学习轨迹跟踪控制的方法3.1 强化学习方法强化学习方法是一种通过试错和奖励机制来改善控制策略的方法。
机器人通过反复试验和学习，逐渐优化控制策略，使得轨迹跟踪更加准确和稳定。
3.2 深度学习方法深度学习方法是一种通过建立深度神经网络来实现机器人学习的方法。
通过对海量数据的学习和训练，机器人能够自动提取和学习任务关键特征，从而改善轨迹跟踪的准确性和稳定性。
3.3 进化算法方法进化算法方法是一种通过模拟进化过程来改善控制策略的方法。
机器人系统输出反馈精密位置控制技术
机器人系统输出反馈精密位置控制技术机器人系统输出反馈精密位置控制技术近年来，随着机器人技术的飞速发展，机器人在工业生产、医疗保健、军事应用等领域发挥着越来越重要的作用。
在实际应用中，机器人系统的精密位置控制技术至关重要，可以有效提高机器人的运动精度和稳定性。
本文将聚焦于机器人系统输出反馈精密位置控制技术的原理、算法和应用。
一、机器人系统输出反馈精密位置控制技术的原理机器人系统输出反馈精密位置控制技术是一种基于机器人系统真实输出信号的自适应控制方法。
其原理基于机器人系统的输出信号与期望输出信号之间的误差，并通过反馈控制算法进行实时调整，以使机器人系统输出信号尽可能逼近期望输出信号，从而实现精密位置控制。
该技术的核心是建立适当的数学模型和控制算法，准确反映机器人系统的动力学特性和运动规律。
二、机器人系统输出反馈精密位置控制技术的算法在机器人系统输出反馈精密位置控制技术中，常用的算法包括PID控制算法、模糊控制算法和自适应控制算法等。
1. PID控制算法PID控制算法是一种经典的控制方法，其被广泛应用于机器人的位置控制中。
PID算法根据机器人系统输出信号与期望输出信号之间的误差，计算并调整比例项、积分项和微分项，以实现精密位置控制。
其中，比例项用于调整响应速度，积分项用于消除稳态误差，微分项用于抑制系统振荡。
2. 模糊控制算法模糊控制算法是一种基于模糊逻辑推理的控制方法，其可以应对系统模型不准确和存在不确定因素的情况。
在机器人系统输出反馈精密位置控制中，模糊控制算法可以通过设计合适的模糊规则和模糊集合，根据误差和误差变化率调整输出信号，以实现精密控制。
3. 自适应控制算法自适应控制算法是一种根据系统的实际输出和期望输出调整控制参数的方法。
在机器人系统输出反馈精密位置控制中，自适应控制算法可以根据误差和误差变化率反馈信息，自动调整控制参数，实现对机器人位置的精密控制。
三、机器人系统输出反馈精密位置控制技术的应用机器人系统输出反馈精密位置控制技术在工业生产、医疗器械、自动化仓储以及航天航空等领域都有广泛应用。
国家自然科学基金范文 机器人路径跟踪控制
国家自然科学基金范文机器人路径跟踪控制国家自然科学基金范文：机器人路径跟踪控制一、引言国家自然科学基金范文的关键词之一，机器人路径跟踪控制，是当前人工智能与机器人领域的研究热点之一。
随着科技的不断进步，机器人在工业、医疗、军事等领域的应用越来越广泛。
而机器人路径跟踪控制作为机器人导航和行动的核心技术，其研究对于提升机器人的智能化水平至关重要。
本文将围绕机器人路径跟踪控制展开全面的讨论和分析，以期为相关研究提供新的思路和方向。
二、机器人路径跟踪控制的基本概念1. 机器人路径跟踪控制的定义机器人路径跟踪控制是指机器人在运动过程中根据预定的路径进行实时跟踪和调整，以实现自主导航和自动避障的技术。
在实际应用中，机器人需要根据环境信息和路径规划算法，通过传感器感知周围环境，并利用控制算法调整自身姿态和速度，以实现精准的路径跟踪和运动控制。
2. 机器人路径跟踪控制的关键技术机器人路径跟踪控制涉及多个关键技术，包括路径规划、环境感知、运动控制等。
路径规划是指根据目标位置和环境地图生成机器人的运动路径，可以采用基于图搜索的算法或人工智能算法。
环境感知是指机器人通过激光雷达、摄像头等传感器获取周围环境信息，包括障碍物、地形等，以便实时调整路径和避障。
运动控制是指根据路径规划和环境感知的结果，对机器人的速度、角度等参数进行实时调整，以实现精准的路径跟踪和运动控制。
三、机器人路径跟踪控制的研究现状目前，关于机器人路径跟踪控制的研究已经取得了许多重要进展。
在路径规划方面，基于遗传算法、深度强化学习等人工智能算法的路径规划方法逐渐成为研究热点，可以更好地适应复杂环境下的路径规划需求。
在环境感知方面，激光雷达、摄像头等传感器的性能不断提升，为机器人提供了更加准确和全面的环境信息。
在运动控制方面，模型预测控制、非线性控制等方法在机器人路径跟踪控制中得到了广泛应用，能够实现更加稳定和灵活的运动控制。
四、机器人路径跟踪控制的挑战和展望尽管机器人路径跟踪控制取得了许多重要进展，但仍然面临着一些挑战。
一种基于深度学习的机器人轨迹跟踪控制方法[发明专利]
![一种基于深度学习的机器人轨迹跟踪控制方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/cbf471b850e79b89680203d8ce2f0066f53364f5.png)
专利名称：一种基于深度学习的机器人轨迹跟踪控制方法专利类型：发明专利
发明人：刘东阳,查文文,陶亮,焦俊,辜丽川,时国龙,马慧敏,陈成鹏,彭硕
申请号：CN202210238283.8
申请日：20220310
公开号：CN114625136A
公开日：
20220614
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的机器人轨迹跟踪控制方法，属于机器人控制领域，包括：建立机器人的运动学模型、跟踪误差模型、动力学模型；建立基于长短时记忆神经网络LSTM和滑模控制SMC的控制器，所述控制器包括运动学控制器、基于SMC的动力学控制器和LSTM网络；基于所述机器人的运动学模型、跟踪误差模型、动力学模型，通过所述基于长短时记忆神经网络LSTM 和滑模控制SMC的控制器对机器人跟踪轨迹进行控制。
本发明提出的提出LSTM和SMC相结合的控制方法实现了LSTM网络对控制的补偿，提高收敛速度和控制的精度及稳定性；在不降低鲁棒性的情况下，LSTM和SMC相结合的方法可以有效抑制滑模控制的抖动现象。
申请人：安徽农业大学
地址：230061 安徽省合肥市长江西路130号安徽农业大学
国籍：CN
代理机构：西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：姬莉
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基于双环轨迹跟踪控制的移动机器人控制器设计
基于双环轨迹跟踪控制的移动机器人控制器设计作者：周力夏愉乐唐慧来源：《科技创新与应用》2019年第18期远大于外环的收敛速度，即通过姿态角度θ快速跟踪θd使闭环系统的稳定得以实现。
控制仿真结果表明该方法是一种可行、有效的寻优方法，这一控制方式使移动机器人系统具有良好的跟踪性能。
关键词：移动机器人;双闭环控制;轨迹跟踪;滑膜控制中图分类号：TP242 文献标志码：A ; ; ; ; 文章编号：2095-2945（2019）18-0022-03Abstract： In order to realize the stable inner loop synovial control， by adjusting the gain coefficient of the inner loop control， the convergence rate of the inner loop is much faster than that of the outer loop， that is， the stability of the closed loop system can be realized by quickly tracking θd through the attitude angleθ. The control simulation results show that the method is a feasible and effective optimization method， and this control method makes the mobile robot system have good tracking performance.Keywords： mobile robot; double closed loop control; trajectory tracking; synovial control1 概述移動机器人是一种具有自规划、自组织以及自适应能力的机器人，能够自主进行感知、动态决策与规划、行为控制与执行。
机器人系统非线性分散重复学习轨迹跟踪控制
˙, q ¨ ∈ Rn 分别为关节位置、速度和加速度 其中, q , q ˙) 向量; M (q ) ∈ Rn×n 为对称正定惯性矩阵; C (q , q n×n n g q ∈R 为哥氏力和离心力矩阵; ( ) ∈ R 为重力 向量; u ∈ Rn 为控制力矩向量. 非线性机器人系统 (1) 通常具有如下结构特性: 特性 1[2, 4, 12−13] . 惯性矩阵 M (q ) 对称正定, 即 ˙ λm (M ) q
˙i − kii z0i − ˜ ui = −kpi s(˜ qi ) − kdi q
k=1
qki z ˙ki (16) (17) (18)
¯ 为谐波分量的项数, 其中, ω = (2π/T ) 为基频, N a 0 , a k 和 b k 分别为已知常向量.
z ¨ki + k 2 ω 2 zki = qki z ˙ 0i , k = 1 , · · · , N ˙i + a tanh(˜ z ˙ 0i = q ˜ qi )
1266
自
动
化
学
报
37 卷
其中, ui 为第 i 关节的控制输入, kpi 与 kdi 分别为 恒定的正的比例和微分增益, kii 与 qki 为恒定正的 ˙i 分别为式 (11) 定义的轨 重复学习控制增益, q ˜i 和 q ˜ ˙ 的第 i 个分量, ω 如式 (10) 所定 ˜和q ˜ 迹跟踪误差 q 义, a 为正常数, N 为谐振子的个数. 对于 C 2 光滑的连续期望轨迹 q d (t), 期望速 ˙ d 和期望加速度 q ¨d 的范数存在上界, 分别记为 度q q ˙d M 和 q ¨d M . N 个级联的谐振子 (17) 和积分器 (18) 代表可以产生周期性参考信号 q d (t) 以及由于 机器人非线性动态特性所引起的高次谐波的内模, ¯ 时可获得较好的 根据内模原理闭环系统在 N ≥ N 跟踪效果[4] , 这一点在仿真结果中也可明显看出.
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(7)
Sech(������) = diag(sech(������1), ⋅ ⋅ ⋅ , sech(������������)). (8) 其中: ������ = [������1, ������2, ⋅ ⋅ ⋅ , ������������]T ∈ R������, diag(⋅) 为对角矩阵, tanh(⋅) 和 sech(⋅) ∈ R 分别为双曲正切和双曲正割函 数. 由式 (8), 可以得到
������ = ������������ − ������, ���˙��� = ���˙��������� − ���˙���.
(12)
本文考虑设计一个输出反馈重复学习控制器, 使
Abstract: An output feedback repetitive control(ORC) method is developed for the trajectory tracking control of robot manipulators with model uncertainty. Despite the fact that only link position is available, the proposed controller obtains favorable performance. A nonlinear filter is utilized in the controller development to remove the requirement of link velocity measurement. The repetitive control strategy ensures that the link position globally asymptotically tracks the desired periodic reference signals. The global asymptotic stability of the resulting closed-loop system is proved by using the Lyapunov’s direct method. Simulation results on a three degree-of-freedom robot show the effectiveness of the proposed scheme. Key words: robot control；tracking control；output feedback；repetitive control；global asymptotic stability
������=1
其中: ������ = (2π/������ ) 为基频; ���¯��� 为谐波分量的项数; ������0, ������������ 和 ������������ 分别为已知常矢量.
对于 ������2 光滑的连续期望轨迹 ������������(������), 定义关节位 置和速度误差 ������(������), ���˙���(������) ∈ R������ 分别为
2 机器人系统动力学模型与特性
含 ������ 自由度旋转关节的非线性机器人系统的动 力学模型可描述为[7]
������ (������)���¨��� + ������(������, ���˙���)���˙��� + ���������˙��� + ������(������) = ������.
(6)
其中 ������������1 为正常数.
为便于分析, 首先定义矢量 Tanh(⋅) ∈ R������ 和正定
对角矩阵 Sech(⋅) ∈ R������×������ 为
Tanh(������) = [tanh(������1), ⋅ ⋅ ⋅ , tanh(������������)]T,
TIAN Hui-hui, SU Yu-xin
(School of Electro-Mechanical Engineering，Xidian University，Xi’an 710071，China．Correspondent：TIAN Huihui，E-mail：yezifairy@)
系统的全局渐近稳定性. 三自由度机器人系统数值仿真结果表明了所提出的输出反馈重复学习控制的有效性.
关键词: 机器人控制；轨迹跟踪；输出反馈；重复学习控制；全局渐近稳定性
中图分类号: TP273
文献标志码: A
Global asymptotic stable repetitive output feedback tracking control of robot manipulators
非线性机器人系统 (1) 通常具有如下结构特性.
特性 1 [2,5,7-8,10] 惯性矩阵 ������ (������) 对称正定且有 界, 即
������������(������ )∥������∥2 ⩽ ������T������ (������)������ ⩽ ������������ (������ )∥������∥2, ∀������ ∈ R������. (2)
其中: ������������ (⋅) 和 ������������(⋅) 分别表示对称正定矩阵的最大 和最小特征值, ∥⋅∥ 表示标准的欧几里得范数.
特性 2 [5,7-8,10] ���˙��� (������) − 2������(������, ���˙���) 为反对称矩阵, 即
������T(���˙��� (������) − 2������(������, ���˙���))������ = 0, ∀������, ���˙���, ������ ∈ R������. (3)
������(������, ������)������ = ������(������, ������)������, ∀������, ������, ������ ∈ R������,
(5)
∥������(������, ���˙���)∥ ⩽ ������������1∥���˙���∥, ∀������, ���˙��� ∈ R������,
田慧慧 等: 机器人系统输出反馈重复学习轨迹跟踪控制
1757
本文利用非线性滤波器, 形成一种输出反馈重复 学习控制算法. 整个控制算法只基于位置测量信息即 可实现且不需要精确已知系统的动力学模型, 因而这 种控制器结构简单可靠, 易于工程实现. 对所设计的 输出反馈重复学习控制系统的 Lyapunov 稳定性进行 了分析, 通过对三自由度机器人系统的数值仿真研究, 验证了本文方法的有效性.
田慧慧, 苏玉鑫
(西安电子科技大学 机电工程学院，西安 710071)
摘 要: 针对高度非线性多关节机器人的轨迹跟踪问题, 提出一类输出反馈重复学习控制算法, 使得在只有位置信
息可测以及模型信息不确定的条件下即能获得良好的控制品质. 非线性滤波器的引入解决了现实中速度信号较难获
得的问题, 重复学习控制策略实现了对周期性参考输入的渐近稳定跟踪. 应用 Lyapunov 直接稳定性理论证明了闭环
(1)
其中: ������, ���˙���, ���¨��� ∈ R������ 分别为关节位置、速度和加速度 矢量; ������ (������) ∈ R������×������ 为对称正定惯性矩阵; ������(������, ���˙���) ∈ R������×������ 为哥氏力和离心力矩阵; ������ ∈ R������×������ 为各关节 线性阻尼摩擦系数矩阵; ������(������) ∈ R������ 为重力矢量; ������ ∈ R������ 为控制力矩矢量.
特性 3 [7] 线性阻尼矩阵 ������ 为对角正定矩阵且 有界, 即
������1������ ⩽ ������ ⩽ ������2������.
(4)
其中: ������1 和 ������2 为已知的正常数, ������ 为相应维数的单位 矩阵.
特性 4 [5,7,10] 哥氏力和离心力矩阵 ������(������, ���˙���) 满足 如下关系:
收稿日期: 2011-05-10；修回日期: 2011-07-17. 基金项目: 中央高校基本科研业务费专项资金项目. 作者简介: 田慧慧(1987−), 女, 博士生, 从事机器人控制与学习控制的研究；苏玉鑫(1969−), 男, 教授, 博士生导师, 从
事机器人控制与自动化等研究.
第 11 期
重复学习控制作为机器人系统高精度运动的有 效控制策略, 近年来受到越来越多学者的关注[8-11].
该控制方案能够精确跟踪周期性参考输入和抑制周 期性扰动, 而且算法实现不需要精确已知系统动力 学模型. Kasac 等[8]提出的一类基于无源性设计的重 复学习控Байду номын сангаас策略, 保证了闭环系统对模型不确定性 和外扰的鲁棒性, 并且获得了较快的收敛速度. 文献 [9-10] 将自适应技术引入传统的重复学习控制, 形成 了一类混合学习控制方案, 具有更强的学习能力, 获 得了更好的跟踪效果. 上述控制方案的设计均假设位 置和速度信号可直接测得. 然而大部分实用机器人受 重量和成本的限制没有安装测速传感器, 速度信号一 般通过直接对位置信号进行微分来获得. 这样得到的 速度信号往往掺杂较大的测量噪声, 容易引起系统颤 振. 因此, 以上基于状态反馈的控制器的具体实现较 为困难.
∥������(������) − ������(������)∥ ⩽ ������������∥Tanh(������ − ������)∥,
∥������(������, ���˙���) − ������(������, ���˙���)∥ ⩽ ������������2∥���˙���∥∥Tanh(������ − ������)∥. (10)