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<title cf:type="text"><![CDATA[《控制与决策》编辑部 -->机器人系统的控制与决策专栏]]></title>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[输入饱和的机器人固定时间预设性能容错控制]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/2024-1078]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[研究考虑执行器故障与控制输入饱和的不确定机器人系统高性能轨迹跟踪控制问题, 提出一种基于非奇异终端滑模控制框架的固定时间预设性能容错控制器. 首先, 设计一种新颖的固定时间预设性能函数, 同时保证机器人轨迹跟踪位置误差稳态精度与瞬态性能的状态约束要求; 然后, 基于设计的改进预设性能函数与非奇异终端滑模控制策略, 提出一种考虑执行器部分失效故障与输入饱和非线性的固定时间预设性能容错控制方法, 保证闭环系统具有更快的瞬态响应性能、更高的稳态精度以及更强的鲁棒性; 接着, 利用Lyapunov稳定性理论证明机器人轨迹跟踪位置误差的固定时间稳定性, 同时满足设定的预设性能; 最后, 通过双关节机器人仿真算例与实验验证所提出方法的正确性和有效性.]]></description>
<pubDate>2025/8/8 9:56:16</pubDate>
<category><![CDATA[机器人系统的控制与决策专栏]]></category>
<author><![CDATA[高升，张伟，郭延宁]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/2024-1078]]></guid><cfi:id>8</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于积分障碍李雅普诺夫函数的下肢康复机器人柔顺控制]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/2024-1178]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[为保障下肢失能患者主动康复训练的效果和安全性, 针对下肢康复外骨骼机器人设计一种基于非对称积分障碍李雅普诺夫函数的无力矩传感器导纳控制方法. 首先, 基于广义动量法设计一种滑模观测器, 用以实时估计人机交互力矩, 从而降低下肢外骨骼对力矩传感器的依赖; 其次, 面向下肢外骨骼构建一种导纳控制框架, 利用饱和函数将外环导纳模型生成的参考轨迹约束在预定的安全区间内, 以保证外骨骼的柔顺性与安全性; 此外, 针对内环步态轨迹跟踪设计一种基于非对称积分李雅普诺夫函数的反演滑模控制算法, 保障系统的输出约束性能和步态轨迹跟踪精度; 最后, 基于李雅普诺夫稳定性判据证明控制系统的稳定性, 并在下肢康复机器人实验平台上验证所提出控制算法的有效性和优越性.]]></description>
<pubDate>2025/8/8 9:56:16</pubDate>
<category><![CDATA[机器人系统的控制与决策专栏]]></category>
<author><![CDATA[孙哲，陈易洲，周袁，陈博]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/2024-1178]]></guid><cfi:id>7</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[面向未知目标收集的移动机器人规划方法研究]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/2024-1280]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[移动机器人在执行未知目标收集任务时通常面临环境未知、目标信息缺失等挑战. 针对未知环境目标收集任务时易忽视探索角落边界、过度拓展覆盖范围而产生的任务完成效率低、路径冗余等问题, 提出一种同时探索和覆盖的运动规划方法(SECPP). 首先, SECPP算法通过由环境信息量和移动代价构成的信息增益函数, 从边界采样的候选探索点中选择信息增益最大的为实际探索点. 然后, 考虑机器人探索后地图信息的变化, 搭建平衡框架来判断局部环境探明情况. 若局部环境未探明, 则使得机器人持续根据选定探索点执行环境探索任务; 若局部环境已探明, 则提取任务区域信息, 通过由路径探索因子和覆盖引导点构成的覆盖奖励函数, 生成区域覆盖路径, 使得机器人沿路径移动并同步执行目标采集, 以实现区域目标的完全收集. 最后, 将SECPP算法与其他同类先进算法进行仿真和实验对比, 仿真和实验结果表明, SECPP能够以更短的重复路径长度、更少的转角数量以及更短的时间完成未知目标收集任务.]]></description>
<pubDate>2025/8/8 9:56:16</pubDate>
<category><![CDATA[机器人系统的控制与决策专栏]]></category>
<author><![CDATA[陈彦杰，范俊炜，张丽萍，江文圣，赖镇南，王耀南]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/2024-1280]]></guid><cfi:id>6</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[接触失效下机器人能量功率受控阻抗控制方法]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/2024-1256]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[机器人柔顺控制在物理人机协作中扮演着重要角色, 但环境的不确定性可能影响交互的稳定性, 特别是机器人与环境之间的接触失效可能导致物理冲击行为, 进而造成机器人和任务组件的损坏. 对此, 提出一种能量功率受控的机器人笛卡尔空间阻抗控制方法. 该方法通过缩放控制器刚度和阻尼限制机器人的能量和功率, 并引入能量罐提供能量存储机制, 确保控制器与机器人之间的能量传输符合无源性要求. 在此基础上, 设计功率缩放因子调节能量罐与控制器之间的能量交换速率, 限制控制器流向机器人的功率, 避免因能量罐的快速释放导致系统失稳, 进一步提高机器人执行任务的安全性和控制器的鲁棒性. 基于李雅普诺夫理论严格证明了闭环系统的稳定性, 并通过Matlab/SimScape仿真实验验证了所提出控制方法的有效性.]]></description>
<pubDate>2025/8/8 9:56:16</pubDate>
<category><![CDATA[机器人系统的控制与决策专栏]]></category>
<author><![CDATA[田新扬，于晓龙，许钦桓，牛建伟，王薇]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/2024-1256]]></guid><cfi:id>5</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于脉冲强化学习和CPG的四足机器人分层运动控制]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/2024-1029]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[随着四足机器人控制技术的逐渐发展, 四足机器人已经广泛被应用于救援、军事、探险等领域. 在四足机器人的应用中, 如何在不牺牲控制性能的前提下有效降低能耗是一个重要的瓶颈问题. 为此, 提出一种基于脉冲强化学习算法(SRL)和中枢模式发生器(CPG)的分层控制算法(SRL-CPG)用于四足机器人的运动控制. 首先, 因为脉冲神经元相比传统的人工神经元具有更低的能耗, 故基于脉冲神经网络(SNN)构建脉冲强化学习算法, 将其作为控制中枢; 其次, 在控制任务动作空间过大的情况下, SRL难以取得良好的控制效果, 因此将CPG作为低级控制器, 利用SRL接受状态信息并对CPG参数进行调整进而控制四足机器人运动; 最后, 将SRL-CPG控制算法在Webots环境中搭建的四足机器人模型Gbot上进行实验验证, 结果表明SRL-CPG控制算法能够有效应用于四足机器人的运动控制, 并大大降低能耗.]]></description>
<pubDate>2025/6/5 15:27:41</pubDate>
<category><![CDATA[机器人系统的控制与决策专栏]]></category>
<author><![CDATA[肖云发，韩芳，王青云]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/2024-1029]]></guid><cfi:id>4</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于未知非结构化地形在线估计的四足机器人稳定性控制]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/2024-0888]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[四足机器人特殊的腿部结构使其能够适应各种复杂地形, 由于现有的基于虚拟模型的QP (二次规划)算法研究大多未考虑地形信息或考虑不够全面, 在复杂地形下的稳定性和精确性受到限制. 基于此, 提出一种基于机器人本体感知系统估计地形复杂度的方法, 并在此基础上改进四足机器人控制器, 提升其在非结构化地形下的稳定性. 首先利用四足机器人的本体感知能力、足端运动学以及质心动量反馈, 设计一种综合性的地形复杂度估计函数, 将四足机器人的地形评估与动态性能评估结合在一起评价地形复杂度; 然后在四足机器人虚拟模型控制的基础上, 在支撑相加入利用地形复杂度估计函数的外力干扰补偿与支撑力约束, 提升控制算法在支撑相的稳定性, 在摆动相则利用估计函数进行落足点规划并调整步态周期, 提升机器人的动态能力与适应性. 为了验证所提出方法的有效性, 利用四足机器人UnitreeA1仿真模型与webots仿真软件设计了一系列实验, 实验结果表明所提出的方法能有效提高四足机器人在非结构化地形上工作时的稳定性.]]></description>
<pubDate>2025/6/5 15:27:41</pubDate>
<category><![CDATA[机器人系统的控制与决策专栏]]></category>
<author><![CDATA[张方方，郭豪，辛健斌，彭金柱，刘艳红]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/2024-0888]]></guid><cfi:id>3</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[一种多机器人搜索问题的区域处理与分配方法]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/2024-0980]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[研究一种环境搜索问题, 利用地面多机器人系统查找细小物品, 具体而言, 地面多机器人系统将接收到的SLAM地图切割成房间, 再将这些房间分配给各个地面机器人, 以使随后的全覆盖搜索过程完成时间最快、地面机器人间无互相干扰. 提出一种基于双向连通边链表数据结构的(房间)区域处理算法, 并提出一种基于混合整数线性规划的房间分配算法, 两种算法构成处理与分配方法. 数值实验结果表明了处理算法的有效性、任务分配的均衡性、安全性、最优性以及其对异速地面多机器人系统的适用性, 同时也在物理实验上验证了处理与分配算法的有效性.]]></description>
<pubDate>2025/6/5 15:27:41</pubDate>
<category><![CDATA[机器人系统的控制与决策专栏]]></category>
<author><![CDATA[周星，李兆卿，李林，刘大学]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/2024-0980]]></guid><cfi:id>2</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[模型分块逼近的双臂空间机器人在轨对接有限时间阻抗控制]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/2024-0195]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[为实现在轨任务所需的快速高精度的力/位控制, 研究双臂空间机器人在轨辅助对接操作的阻抗控制问题. 首先, 利用Lagrange方法建立双臂空间机器人捕获操作后形成闭链混合体系统动力学方程，基于阻抗控制理论建立二阶线性阻抗模型和二阶近似环境模型; 接着, 利用径向基神经网络(RBFNN)对系统不确定因素进行分块逼近; 然后, 考虑有限时间内收敛的控制需求, 引入添加非线性项并经过分段式改良的快速非线性滑模面(FNSMS), 并通过设计边界层函数来抑制所引入的滑模项带来的抖振; 最后, 通过Lyapunov稳定性判定验证系统的稳定性. 仿真结果表明, 所提出控制算法收敛速度快、稳定性好、鲁棒性强, 可同时实现高精度的力/位控制, 其姿态控制精度优于0.5&#176;, 位置控制精度优于0.001 m, 输出力的控制精度优于0.5 N, 满足双臂空间机器人在轨辅助对接操作的任务需求.]]></description>
<pubDate>2025/6/5 15:27:41</pubDate>
<category><![CDATA[机器人系统的控制与决策专栏]]></category>
<author><![CDATA[刘东博，陈力]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/2024-0195]]></guid><cfi:id>1</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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