基于在线学习的离散时间人机协作系统预定性能柔顺控制

摘要

为了使人机协作系统中机器人能够准确地顺应人类行为，提出了一种基于在线学习的离散时间预定性能柔顺控制方法。该方法在外环采用在线顺序极限学习机算法估计人类行为，并将估计结果结合参考阻抗模型来重建参考轨迹。在内环建立了离散时间预定性能控制器用于跟踪重建后的参考轨迹，并利用时间延迟估计来获得机器人复杂的未知动力学模型。分析了闭环系统的瞬态和稳态性能，通过对比仿真验证了该方法的有效性。所提的离散时间控制方法可更好地满足数字计算机的工作原理，在减少计算和内存负担的基础上，使得机器人末端执行器的跟踪误差能够满足预设性能要求。此外，该方法无需机器人精确的数学模型，同时还能减轻人类操作机器人的力量负担，保证人机协作的柔顺性。

关键词

柔顺控制 / 离散时间人机协作系统 / 人类行为估计 / 在线顺序极限学习机 / 预定性能