基于LQR和UKF的软体机器人无模型轨迹跟踪控制

摘要

针对软体机器人精确建模和控制问题提出一种新颖的非线性估计和控制策略，用于控制二维气动软体机器人的动态性能。采用基于Koopman算子的数据驱动方法建立二维气动软体机器人的线性模型。利用无迹卡尔曼滤波器(UKF)进行传感器数据滤波和系统状态估计，同时利用线性二次型调节器(LQR)来实现轨迹跟踪的最优控制。仿真和实验比较结果一致表明，所提方法在轨迹跟踪性能方面优于另两种方法。

关键词

软体机器人 / Koopman算子 / LQR控制 / 无迹卡尔曼滤波器