16、机器人动力学与控制：自适应、鲁棒与学习控制技术解析

机器人动力学与控制：自适应、鲁棒与学习控制技术解析

1. 自适应控制器的问题与解决方案

在机器人控制中，自适应控制器是一种重要的控制策略。然而，当回归矩阵使用不当时，其性能会受到严重影响。如图所示，使用带有错误回归矩阵的自适应控制器时，实际关节角度与期望关节角度之间存在较大偏差，质量估计也不准确。这反映了未建模动态对自适应控制器性能的破坏。

为了使自适应控制器对未建模动态具有鲁棒性，有几种技术可供选择：
- e - 修改 ：通过在调优算法中添加特定的修正项，增强控制器对未建模动态的适应性。
- u - 修改 ：同样是在调优算法中引入修正，提高控制器的鲁棒性。
- 死区技术 ：利用死区特性，减少未建模动态对控制器的干扰。

这些技术的核心都是在调优算法中添加修正项，以改善自适应控制器在面对未建模动态时的性能。

2. 鲁棒控制概述

鲁棒控制器是机器人控制中的另一类重要控制器。与自适应控制器不同，鲁棒控制器的主要设计工作在于选择鲁棒项 v(t)。标准鲁棒控制器的优点是没有动态特性，通常更易于实现；而自适应控制器则能在线学习动态特性，通常需要较少的控制努力。

在自适应控制中，需要计算回归矩阵 W(x)；而在鲁棒控制中，需要计算边界函数 F(x)。现代技术中，还出现了将鲁棒和自适应技术相结合的自适应 - 鲁棒控制器或鲁棒 - 自适应控制器，以充分发挥两类控制器的优势。

3. 常见鲁棒控制器

3.1 鲁棒饱和控制器

鲁棒饱