遥操作机器人系统的预测控制与无源切换策略

"遥操作机器人系统的预测控制 (2003年) - 陈启宏, 费树岷, 宋爱国 - 东南大学学报(自然科学版)" 这篇论文主要探讨了遥操作机器人系统在面临通信时延问题时的解决方案。遥操作机器人系统通常由一个主机器人和一个从机器人组成，通过远程通信链路实现操作者的控制指令传输。然而，这种通信过程中不可避免的存在延迟，这会导致系统稳定性下降和操作性能恶化。 论文提出了利用前向神经网络来建立环境模型的方法，以缓解时延带来的影响。前向神经网络是一种多层的非线性模型，能够学习并预测复杂环境的动态行为。在这个应用中，神经网络被训练来预测从机械手（即远程机器人）受到的力，以及其状态的变化。通过这样的预测，可以提前估计出由于时延造成的系统状态失真，从而改善控制策略。 此外，论文还引入了时间前向观测器来预测从机械手的状态。观测器是一种能够估计系统内部状态的算法，即使在无法直接获取所有状态信息的情况下也能工作。结合神经网络模型，观测器能够提供更准确的实时状态估计，帮助控制系统做出更快更精确的反应。 为了进一步增强系统的稳定性和透明性，论文采用力、位置和速度的反馈来设计控制算法。透明性是指操作者感觉就像直接操作本地机器人一样，而不会感知到远程操作的存在。这种反馈机制使得系统能够在环境模型未知的情况下保持稳定，同时提供良好的操作体验。 论文的关键创新点在于预测控制方法与无源控制方法的切换。无源控制是一种确保系统能量平衡和稳定性的控制策略。在环境条件发生剧烈变化时，系统会自动切换到无源控制模式，以保证其稳定性。这种自适应的控制策略使得机器人系统能够应对各种不确定性和动态变化的环境。 实验结果验证了所提出方法的有效性，表明了这种方法在应对遥操作机器人系统的通信时延问题上具有显著优势，可以提高系统的整体性能和稳定性。因此，对于那些需要高精度和实时性的远程操作任务，如远程手术或危险环境下的操作，这种预测控制技术具有重要的理论和实际意义。