【摘 要】
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连续体机器人由于具有高灵活度的特点，被广泛用于微创外科手术、航空、核工业等领域．针对连续体机器人在狭窄、受限环境下的建模误差导致控制精度较低的问题，提出了一种基于无模型自适应控制（MFAC）的连续体机器人末端位置控制方法．首先，对连续体的运动学模型和基于模型的控制方法（MBF）进行了研究，分析了建模误差对连续体机器人运动精度的影响；随后根据连续体机器人的驱动输入与位置输出，实时估计连续体机器人的伪
【机 构】
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天津大学机构理论与装备设计教育部重点实验室
【出 处】
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天津大学学报(自然科学与工程技术版
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（2017YFC0110401）； 国家自然科学基金资助项目（51875390,51721003）～～；
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连续体机器人由于具有高灵活度的特点，被广泛用于微创外科手术、航空、核工业等领域．针对连续体机器人在狭窄、受限环境下的建模误差导致控制精度较低的问题，提出了一种基于无模型自适应控制（MFAC）的连续体机器人末端位置控制方法．首先，对连续体的运动学模型和基于模型的控制方法（MBF）进行了研究，分析了建模误差对连续体机器人运动精度的影响；随后根据连续体机器人的驱动输入与位置输出，实时估计连续体机器人的伪雅可比矩阵，以减弱迟滞、模型误差、外部负载等干扰带来的影响；最后在连续体机器人平台上进行了轨迹跟踪实验，探究了自由状态下连续体机器人末端点的轨迹，随后改变轨迹参数使连续体机器人在不同半径的圆轨迹和不同顶角大小的三角轨迹下进行了轨迹跟踪实验和实验结果比较，并将本文所提出的方法与常见的基于模型的控制方法进行了比较，证明了本文方法具有较好的精度与抗干扰能力．实验结果表明：连续体机器人沿着半径为40 mm的圆形轨迹及其内接三角轨迹的均方根误差的平均值分别为2.31 mm和2.448 mm，具有良好的控制精度，且在运动过程中均方根误差值保持稳定；本文方法的轨迹均方根误差随着连续体运动范围增大而增大，运动精度保持在可接受的范围内；本文方法与基于模型的控制方法相比，可很好地抵抗外部干扰，提高连续体机器人的控制精度．
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