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基于库普曼算子理论的软机器人数据驱动控制( Data-Driven Control of Soft Robots Using Koopman Operator Theory )
D Bruder X Fu RB Gillespie CD Remy R Vasudevan
由于难以构造适合于基于模型的控制设计技术的模型，因此对软机器人的精确控制是一个挑战。Koopman算子理论提供了一种方法来构造显式的软机器人动力学模型，并利用已建立的基于模型的控制方法对其进行控制。这种方法是数据驱动的，但产生了一个显式的面向控制的模型，而不仅仅是一个“黑箱”的输入-输出映射。本文介绍了一种基于Koopman的系统辨识方法及其在软机器人模型预测控制(MPC)设计中的应用。采用基于Koopman的方法，设计了三种气动软体机械臂的MPC控制器，并在几个实际的轨迹跟踪任务中对它们的性能进行了评估。在平均跟踪误差方面，这些基于Koopman的控制器比基于相同系统的线性状态空间模型的基准MPC控制器精确三倍以上，证明了Koopman方法在控制实际软机器人中的有效性。
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