一种不确定性机器人系统状态估计方法技术方案

本发明专利技术属于机器人运动控制技术技术领域，公开了一种不确定性机器人系统状态估计方法，包括：基于包括不确定性机器人系统状态量在内的参数构建对应的状态空间模型；其中，状态量包括至少一个已知状态量和待估计的状态量；采用多维泰勒网逼近状态空间模型中的非线性状态函数和非线性测量函数；采用隐变量处理机制，将多维泰勒网逼近后的非线性状态函数和非线性测量函数中具有相同特性的机器人状态项进行合并归纳，构建线性多项式型等效系统；实时估计线性多项式型等效系统的状态，得到待估计的状态量。本发明专利技术不依赖于特定的传感器，无需精确的机理模型，具有计算精度高、硬件成本低等优势，能够应用于各类不确定性机器人系统。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于机器人运动控制，更具体地，涉及一种不确定性机器人系统状态估计方法。

技术介绍

1、机器人技术的飞速发展使其已成为自动化、智能化作业等过程中不可或缺的利器。特别是在危险或不适宜人类工作的环境中，如深海、太空、高温、高辐射等地，机器人可以替代人类从事任务，降低工作风险，提高工作效率。

2、为了实现高适应性与高灵活性的需求，机器人运动控制必须解决的技术难点是：机械臂关节位姿信息的准确获取。但是由于结构紧凑、关节空间狭小、工况恶劣等因素的限制，机器人难以布置多个传感器测量全部位姿信息。同时基于单个传感器得到的数据可能存在噪声干扰，数据的可靠性较差。因此，现有技术中一般采用系统状态估计技术以较少的传感器信息获取机器人系统全部运动状态信息。

3、状态观测器作为一种简单可靠的系统状态估计技术，被广泛应用于各类控制系统。但是现有的基于状态观测器的系统状态估计技术严重依赖于被观测系统的机理模型。然而，机器人系统存在显著的不确定性和非线性，特别是在极端工况下，例如月面、太空、核设施中，其系统参数呈现不确定性时变特征，并存在未知扰动，致使难本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种不确定性机器人系统状态估计方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的不确定性机器人系统状态估计方法，其特征在于，S2中，多维泰勒网逼近后的非线性状态函数fi(q(k))和非线性测量函数hi(q(k+1))分别为：

3.根据权利要求2所述的不确定性机器人系统状态估计方法，其特征在于，S3中，采用隐变量处理机制，将多维泰勒网逼近后的非线性状态函数和非线性测量函数中具有相同特性的机器人状态项进行合并归纳，包括：

4.根据权利要求3所述的不确定性机器人系统状态估计方法，其特征在于，所述线性多项式型等效系统为：

5.根据权利要求4所述...

【技术特征摘要】

1.一种不确定性机器人系统状态估计方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的不确定性机器人系统状态估计方法，其特征在于，s2中，多维泰勒网逼近后的非线性状态函数fi(q(k))和非线性测量函数hi(q(k+1))分别为：

3.根据权利要求2所述的不确定性机器人系统状态估计方法，其特征在于，s3中，采用隐变量处理机制，将多维泰勒网逼近后的非线性状态函数和非线性测量函数中具有相同特性的机器人状态项进行合并归纳，包括：

4.根据权利要求3所述的不确定性机器人系统状态估计方法，其特征在于，所述线性多项式型等效系统为：

5.根据权利要求4所述的不确定性机器人系统状态估计方法，其特征在于，s4中，采用等效扩展卡尔曼...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢远龙，李虎，王书亭，张鸿洋，周开来，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：