申请/专利权人：武汉理工大学

申请日：2022-08-12

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN115213908B

主分类号：B25J9/16

分类号：B25J9/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2022.11.08#实质审查的生效;2022.10.21#公开

摘要：本发明涉及一种基于Koopman算子的软体气动机器人控制方法、装置、设备及介质，其方法包括：获取软体气动机器人的滞后特征数据，并基于所述滞后特征数据构建离散时间非线性动态模型；利用Koopman算子逼近所述离散时间非线性动态模型，并构建基于Koopman算子的SPAs模型；给定参考轨迹，利用所述SPAs模型设计模型预测控制器，并利用所述模型预测控制器对软体气动机器人进行动力学控制。本发明中的模型预测控制器在处理SPAs的物理约束时仍能很好地工作，解决了软体气动机器人的迟滞问题，实现了更加精准的控制。

主权项：1.一种基于Koopman算子的软体气动机器人控制方法，其特征在于，包括：采集软体气动机器人的输入气压数据与输出弯度数据，并基于输入输出数据构建离散时间非线性动态模型，所述离散时间非线性动态模型为：，其中，和分别代表系统的状态和输入，表示该系统的非线性动力学，表示离散时间指数，表示系统的状态集合，表示系统的输入集合，表示n行n列的实数矩阵，表示m行m列的实数矩阵；利用Koopman算子逼近所述离散时间非线性动态模型，所述离散时间非线性动态模型为： ，A、B、C为近似矩阵，，；求解软体气动机器人的Koopman算子高维线性模型；基于EDMD算法获取所述Koopman算子高维线性模型在有限维空间中的预设条件下的近似矩阵；利用所述近似矩阵构建基于Koopman算子的SPAs模型，所述基于Koopman算子的SPAs模型为：，，；给定参考轨迹，利用所述SPAs模型设计模型预测控制器，并利用所述模型预测控制器对软体气动机器人进行动力学控制。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉理工大学 基于Koopman算子的软体机器人控制方法、装置、设备及介质

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