基于事件触发的采摘机械臂轨迹跟踪间歇控制

摘要

目前，机械臂广泛应用于农业采摘领域，成为农业自动化的关键组成部分.但是，采摘机械臂的连续控制策略对信息实时性要求极高，增加了控制成本，为此本文针对采摘机械臂提出了一种基于事件触发的采摘机械臂轨迹跟踪间歇控制策略.首先，利用拉格朗日力学，建立考虑外部扰动的双关节采摘机械臂的动力学模型.利用径向基函数（RBF）神经网络估计采摘机械臂的未知动力学函数与外部干扰，基于反步法建立连续反馈轨迹跟踪自适应控制器设计方法.采用上下确界技术建立控制区与休息区的量化关系，进而提出控制区间的事件触发控制器设计方案.利用李亚普诺夫稳定性理论，证明采摘机械臂系统收敛到一个有界区域，并实现预期跟踪目标.利用闭环信号的有界性原理，证明所设计的事件触发机制无Zeno行为.最后，分别考虑周期性间歇和非周期性间歇，分析本文采摘机械臂控制策略的可行性与有效性.在相同的控制输入总量条件下，10%休息区间的间歇事件触发策略相比于连续控制策略，控制器更新次数降低68.31%，相对于传统PID控制，关节1的整体均方根误差（RMSE）指标降低22.18%，关节2的整体RMSE误差指标降低33.63%.

关键词

间歇控制 / 事件触发控制 / 采摘机械臂 / RBF神经网络 / 上下确界技术

基金资助

国家自然科学基金资助项目（62473238,52377109,62073200）; 山东省泰山学者资助项目（TSQN202306191,TSQN202306181）; 山东省自然科学基金资助项目（ZR2024ME115）; 山东省研究生优质教育教学资源项目（SDJKC2024014）