15、服务机器人的容错控制：原理、设计与应用

服务机器人的容错控制：原理、设计与应用

在机器人技术领域，为非线性系统设计控制策略时，稳定性、最优性以及特定性能特征都是需要考虑的重要因素。尤其是在机器人与人类共同工作或协作的环境中，控制策略的鲁棒性和容错性至关重要，它能避免机器人出现不符合未知环境熵的行为，甚至防止对人类造成伤害。

1. 故障与状态估计

1.1 鲁棒未知输入观测器（RUIO）

RUIO 为 TS 模型提供了一种观测器结构，可将系统状态估计与可能影响系统的未知干扰（故障）或输入的影响解耦。其设计基于 LME 和 LMI 表述的充分条件。

考虑的 TS 模型包含未知干扰和输入的影响，表达式如下：
[
\begin{cases}
x(t + 1) = \sum_{i=1}^{N} h_i(z_i)(A_ix(t) + B_iu(t) + R_id(t) + H_iw(t)) \
y(t) = Cx(t) + Fd(t) + Jw(t)
\end{cases}
]
其中，$d(t)$ 表示未知输入向量，$w(t)$ 表示外部干扰向量，$R_i$ 和 $F$ 代表 $d(t)$ 对系统行为的影响，$H_i$ 和 $J$ 代表 $w(t)$ 的影响。

问题存在解的充要条件为：
[
rank
\begin{bmatrix}
CR_v & CH_v & [F & J] \
-F_v & -J_v & 0
\end{bmatrix}
= rank
\begin{bmatrix}
F_v &