ESO驱动的高精度鲁棒自适应机器人轨迹跟踪策略

本文主要探讨了在现代工业环境中，随着技术的进步，机器人在重复性和高风险任务中的广泛应用，对于实现高精度轨迹跟踪控制提出了新的挑战。由于机器人系统的非线性、耦合以及未知的外部干扰，传统的轨迹跟踪方法往往难以达到理想的效果。因此，研究者提出了一种基于扩展状态观测器（Extended State Observer, ESO）的鲁棒自适应机器人轨迹跟踪方法。 ESO是一种强大的工具，它能够估计系统内部和外部扰动的总和，即系统的总干扰，这对于提高轨迹跟踪的精度至关重要。通过将这种观测器与自适应算法相结合，控制器能够动态地调整自身的参数，以增强对系统不确定性的抵抗能力，从而确保控制系统的稳定性和鲁棒性。 在介绍部分，文章强调了机器人手臂作为多输入多输出的典型系统，其复杂性增加了精确跟踪的难度。为了克服这些难题，研究者设计的算法不仅考虑了系统的非线性特性，还着重于适应不断变化的工作环境和潜在的外部干扰。通过采用自适应机制，该方法能够自我调整，确保在面对各种工况时仍能保持稳定的跟踪性能和良好的抗干扰能力。 本文的核心贡献在于开发了一个具有高度鲁棒性的机器人轨迹跟踪解决方案，它结合了ESO的有效估计能力和自适应算法的灵活性。通过仿真结果的展示，作者证实了所提出的策略在实际应用中展现出优良的跟踪精度和抵御外界干扰的能力，这对于提高工业机器人的整体效率和可靠性具有重要意义。 这篇研究论文深入探讨了如何利用ESO构建一个能够适应复杂环境并保持高精度的机器人轨迹跟踪系统，对于推动机器人技术在制造业中的进一步发展具有积极的理论支持和技术指导作用。