机器人鲁棒控制进展：方法比较与未来发展

本文主要探讨了机器人鲁棒控制的研究进展，针对机器人作为一个复杂的非线性系统，其特性包括时变、强耦合和非线性动力学，这些特点导致实际运动模型的精确性和完整性受到诸多因素影响，如测量误差、负载变化和外部扰动。在这个背景下，鲁棒控制显得尤为重要，因为它能够在不确定因素的一定范围内确保系统的稳定性，并维持一定的性能标准。 文章首先介绍了两种基本的机器人控制策略：自适应控制和鲁棒控制。自适应控制虽然能根据参数变化进行实时调整，但对实时性和复杂性有较高要求，特别是在面对非参数不确定性时，可能无法保证系统的稳定性。相比之下，鲁棒控制采用固定控制策略，即使在不确定性存在的情况下也能保持系统的稳定性和性能，尤其在自适应控制无法及时应对系统变化时显得更为关键。 接下来，文章重点分析了四种刚性机器人鲁棒控制方法： 1. **基于反馈线性化的鲁棒控制**：早期较为流行的机器人控制方法是利用目标轨迹附近的局部线性化，也称作反馈线性化。这种方法在处理非线性动力学时可能存在局限，因为无法确保系统的全局收敛性，特别是在强时变和强耦合条件下。 2. **变结构控制**：这种控制方法并未明确划分，因为一些变结构控制也可能依赖于反馈线性化技术。变结构控制强调通过改变系统的结构来提高控制性能，适用于动态环境中。 3. **鲁棒控制**：这是核心讨论的部分，强调在面对不确定性时的稳定性和性能保持，通常通过设计稳健的控制器来抵消不确定影响。 4. **鲁棒自适应控制**：结合了自适应控制的优点（对参数变化的响应）和鲁棒控制的稳健性，能在一定程度上适应系统变化的同时抵抗不确定性。 除了上述方法，文章还简要提及其他控制策略，表明机器人鲁棒控制领域的研究还在不断发展和扩展，涵盖多种技术融合的创新方向。 总结来说，本文深入探讨了机器人鲁棒控制的研究现状、不同方法的优缺点，以及未来发展趋势，对于理解和应用高品质机器人的控制具有重要的理论价值和实践指导意义。随着科技的进步，鲁棒控制将在解决机器人系统不确定性问题上扮演越来越重要的角色。