[发明专利]软体机器人模型预测控制方法、装置、电子设备及介质

说明书

本发明提供了一种软体机器人模型预测控制方法、装置、电子设备及介质，所述方法包括：获取软体机器人的软体控制器的历史控制量，根据所述历史控制量构建软体控制器的软体控制模型；获取所述软体控制器的实时控制量，根据所述实时控制量确定所述软体控制模型的总干扰误差，根据所述总干扰误差确定所述软体控制模型的补偿控制量；根据软体控制模型和所述补偿控制量对所述软体控制器进行模型预测控制。本发明通过获取实时控制量确定总干扰误差，根据总干扰误差确定软体控制模型的补偿控制量，以实现在软体机器人模型预测控制过程中，对于控制策略的误差进行补偿矫正，提升软体机器人模型预测控制的精度。

技术领域

本发明涉及软体机器人控制领域，具体涉及一种软体机器人模型预测控制方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

软体机器人由柔软的材料制造而成，具有重量轻、体积小和环境适应力强等特点，运用在医疗、救援等多个领域。但是由于其软体结构在进行控制时会出现不易精确控制、控制延时性等问题，所以想要对于软体机器人实现精准控制，需要对软体机器人进行轨迹跟踪，从而实现预测控制。现有的控制方法中，实现了对软体机器人的预测控制，但是由于软体机器人运动过程中复杂环境变化引起的误差以及建模过程存在的误差，现有的对软体机器人进行预测控制方法仍然存在着精度不高的技术问题。

发明内容

有鉴于此，有必要提供一种软体机器人模型预测控制方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，用于解决现有技术对于软体机器人的预测控制存在误差，精度不高的技术问题。

为了解决上述问题，本发明提供了一种软体机器人模型预测控制方法，包括：

获取软体机器人的软体控制器的历史控制量，根据所述历史控制量构建软体控制器的软体控制模型；

获取所述软体控制器的实时控制量，根据所述实时控制量确定所述软体控制模型的总干扰误差，根据所述总干扰误差确定所述软体控制模型的补偿控制量；

根据软体控制模型和所述补偿控制量对所述软体控制器进行模型预测控制。

进一步地，历史控制量和所述实时控制量均包括输入控制量和输出控制量，所述输入控制量包括占空比，所述输出控制量包括控制器弯曲角度。

进一步地，根据历史控制量构建软体控制器的软体控制模型，包括：

构建初始观测函数，所述初始观测函数为无限维函数空间形式；

根据拓展模式分解算法将所述初始观测函数转换为有限维子空间形式的观测函数；

根据所述历史控制量构造快照对样本，将所述快照对样本升维构造为矩阵样本，基于所述矩阵样本进行矩阵计算得到库普曼算子的近似矩阵，并根据所述近似矩阵构建软体控制模型。

进一步地，根据拓展模式分解算法将所述初始观测函数转换为有限维子空间形式的观测函数，包括：

定义有限维子空间的若干个基函数，若干个所述基函数之间线性无关；

对若干个所述基函数进行线性叠加得到有限维子空间形式的观测函数。

进一步地，获取软体控制器的实时控制量，根据所述实时控制量确定所述软体控制模型的总干扰误差，包括：

设置采样时间间隔，通过扩展状态观测器采样得到软体控制器的实时控制量；

根据所述软体控制模型得到所述实时控制量的占空比对应的预测弯曲角度；

根据所述实时控制量和预测弯曲角度得到总干扰误差。

进一步地，根据总干扰误差确定所述软体控制模型的补偿控制量，包括：

构建软体控制模型的控制律函数，基于所述软体控制模型的控制律函数和总干扰误差确定软体控制模型的补偿控制量。