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基于最优阻抗选取的机器人自适应鲁棒导纳控制: 收藏
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引用; 《控制理论与应用》2025年第1期42卷 181-188页; 作者：杨丽红汪泽锴孙太任胡玥杨建涛上海理工大学机械工程学院上海200093 上海理工大学健康科学与工程学院上海200093; 本文提出了一种基于最优阻抗选择的机器人自适应鲁棒导纳控制策略,以提高机器人与环境交互的性能.本文的创新点包括:1)提出了一种新的环境阻抗复合学习估计方法,保证阻抗参数估计值约束在预定的集合内,通过初始激励保证了估计误差的指...; 本文提出了一种基于最优阻抗选择的机器人自适应鲁棒导纳控制策略,以提高机器人与环境交互的性能.本文的创新点包括:1)提出了一种新的环境阻抗复合学习估计方法,保证阻抗参数估计值约束在预定的集合内,通过初始激励保证了估计误差的指数收敛性;2)基于估计的环境阻抗,设计机器人期望的最优刚度和阻尼,实现交互力和轨迹跟踪误差的最优协调;3)设计了一种基于时滞估计的自适应鲁棒导纳控制器,使机器人能够以规定的性能跟踪导纳轨迹.在自适应鲁棒控制器中,采用饱和函数来代替传统的滑模控制,极大地缓解了可能出现的抖振问题.通过对比仿真验证了本文环境阻抗估计方法和自适应鲁棒导纳控制的有效性.; 来源：详细信息评论

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