INT J ROBUST NONLIN 重庆大学 孙博林 | 针对液压机械臂路径跟踪的时变多约束在线估计与校正规划方法

本文研究背景是液压机械臂在应急救援等复杂环境中应用时，其驱动系统的强非线性和参数时变性导致路径跟踪面临阀/泵流量、压力等多重时变约束的挑战，易引发饱和与跟踪误差。研究目的是提出一种在线“建模估计—统一映射—末端跟踪状态反馈校正”框架，以在线估计时变约束并将其映射为路径参数可行边界，再通过末端跟踪状态反馈动态校正边界，从而提升轨迹可行性与跟踪精度。实验结论表明，该方法在直线和椭圆路径跟踪中，能将最大位置误差从数百毫米降至个位数毫米，平均误差也显著降低，有效抑制了饱和与振荡，显著提高了在时变不确定约束下的跟踪性能。