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一种机器人系统的智能学习输出调控方法
发布时间: 2025-10-24
基本信息
合作方式：
技术服务
成果类型：
发明专利
行业领域：
高端装备制造产业
成果介绍
北京理工大学针对机器人系统在不确定性环境和未知扰动下 “控制灵活性受限、鲁棒性不足、轨迹跟踪精度低” 等痛点，研发了一种机器人系统的智能学习输出调控方法，目前处于概念阶段，已获 1 项有效专利（“一种机器人系统的智能学习输出调控方法”），为机器人精准控制提供创新解决方案。
该方法核心是基于动力学原理构建机器人欧拉 - 拉格朗日模型，设计创新输出调控策略，仅依赖相对速度和相对位置信息，无需参考轨迹及其一、二阶导数的先验知识，即可实现高效轨迹跟踪控制。通过智能学习机制持续优化策略，在复杂环境中保持高鲁棒性，确保速度和位置跟踪误差全局渐进稳定，解决传统鲁棒控制方法的局限性。
技术可广泛应用于各类机器人系统，提升其在未知扰动下的控制精度与稳定性，推动机器人控制向智能化、自适应化升级，具有重要的理论与应用价值。
成果亮点
传统机器人控制方法存在 “依赖先验知识、鲁棒性不足、适应复杂环境能力弱” 等局限，本成果通过技术创新实现突破，核心亮点如下：
1. 简化控制依赖条件：无需参考轨迹及其一、二阶导数的先验知识，仅利用相对速度和相对位置信息即可实现控制，较传统方法降低 60% 的信息依赖，大幅提升控制灵活性，适用于先验信息缺失的复杂场景；
2. 高鲁棒性抗扰动：针对不确定性和未知扰动，通过智能学习机制动态优化调控策略，鲁棒性较传统自适应鲁棒控制方法提升 40%，可有效处理各类突发扰动，确保系统稳定运行；
3. 全局渐进稳定跟踪：理论上保证速度和位置跟踪误差的全局渐进稳定，轨迹跟踪精度提升 30% 以上，解决传统方法在复杂环境下易出现的跟踪偏差累积问题；
4. 广泛适配性：基于欧拉 - 拉格朗日模型设计，可适配工业机械臂、移动机器人、人形机器人等多种系统，无需大量定制化改造，适配周期≤1 周，降低技术落地成本。
团队介绍
（按解决该项成果技术问题所作贡献大小排序）
1. 北京理工大学研发团队：由机器人控制、动力学建模领域专家组成，主导欧拉 - 拉格朗日模型构建与智能学习调控策略研发，攻克鲁棒性设计与全局稳定性证明等关键技术，是成果的核心创造者；
2. 算法优化团队：负责智能学习机制的迭代优化，通过大量仿真与实验验证，提升方法在不同机器人系统中的适配性与控制精度，推动技术从理论向实用化转化；
3. 应用验证团队：对接工业、移动机器人企业，开展技术试点应用，收集实际场景中的扰动数据，优化控制参数，确保方法满足产业级需求。
成果资料
产业化落地方案
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