2026年09月30日
电子科技大学自动化工程学院2023级本科生郝琳以第一作者在《IEEE Internet of Things Journal》发表机器人智能控制研究成果，彭知南副教授为通讯作者。针对机器人高阶状态难以测量、动力学参数不确定等问题，研究提出统一的观测—辨识—学习框架，融合预定义时间状态观测器、动态参数辨识方法与基于预设性能的强化学习控制，实现状态估计、参数辨识及轨迹跟踪的协同优化。论文从理论上证明了框架的全局预定义时间稳定性，使各环节收敛时间上界可提前设定。二自由度机械臂仿真表明，该方法能够实现快速、平滑的轨迹跟踪，并在复杂轨迹条件下展现出优于所比较方法的跟踪与控制输入性能。 [查看详情]
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