连续体机器人控制技术突破 - 提出KILC控制框架解决传统方法难以补偿不确定性和干扰的问题 显著提升任务空间性能 [2] - 结合深度Koopman网络与迭代学习控制 在机器人模型未知情况下保证高效鲁棒的控制性能 [4] 技术创新与理论贡献 - 利用深度Koopman网络学习连续时间动态系统模型 突破传统离散时间模型固定步长限制 [7][10] - 设计提升网络和演化网络模块 同步解决维度提升和状态预测问题 [11] - 通过复合能量函数理论分析证明KILC在扰动下跟踪误差随迭代次数收敛至零 [7][14] 实验验证结果 - 电机驱动机器人经5次迭代学习后轨迹跟踪误差降至0.77mm 较KMPC方法精度提升62% [15] - 气动连续机器人保持6.11mm跟踪精度 通过迭代学习实现9.6%误差改善 [15] - 电机故障时KILC跟踪误差仅增2.2% 远低于KMPC的26.5%和KLQR的1.2% [17] - 输入干扰下KILC误差增幅控制在8%以内 显著优于KMPC的257%和KLQR的36% [17] - 单步计算时间仅需0.32-0.36ms 比KMPC快约93% 适合实时控制应用 [19] - 未探索区域误差增幅仅1.7% 远低于KMPC的136%和KLQR的14.6% [20] 行业应用前景 - 技术适用于医疗、工业、农业和航空航天等对柔顺性和灵活性要求高的领域 [1] - 研究成果发表于《International Journal of Robotics Research》 获国家自然科学基金资助 [9]