16、机器人动力学与控制：自适应、鲁棒与学习控制解析

机器人动力学与控制：自适应、鲁棒与学习控制解析

1. 自适应控制器与未建模动态

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，当回归矩阵不正确时，自适应控制器的性能会受到严重影响。从相关仿真结果来看，使用不正确回归矩阵的自适应控制器，其实际关节角度与期望关节角度偏差较大，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 - 修改技术 ：对自适应算法进行修正，以增强其对未建模动态的适应性。
- u - 修改技术 ：通过特定的修改方式，提高控制器在未建模动态下的稳定性。
- 死区技术 ：在一定范围内忽略某些误差，减少未建模动态的影响。

这些技术的核心是在调参算法中添加修正项，从而改善自适应控制器在复杂环境下的性能。

2. 鲁棒控制

鲁棒控制器是机器人控制中的另一类重要控制器，与自适应控制器有所不同。在自适应控制器中，主要设计工作在于在线调整非线性函数的动态估计；而在鲁棒控制器中，重点是选择鲁棒项 v(t)。

2.1 标准鲁棒控制器的特点

• 实现简单 ：标准鲁棒控制器没有动态特性，通常更容易实现。
• 控制效果 ：自适应控制器能够在线学习动态特性，通常所需控制努力较少，但需要计算回归矩阵 W(x)；而鲁棒控制器需要计算边界函数 F(x)。