【摘 要】
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针对目前绳驱动连续体机器人难以精确和平稳控制的问题，提出一种基于量子粒子群（QPSO）优化的模型预测控制器（QPSO-MPC）实现约束条件下精确的轨迹跟踪。该控制器通过推导绳驱动连续体机器人驱动空间、关节空间与操作空间相互映射关系为连续体机器人建立运动学模型。通过机器人末端执行器坐标变换推导出机器人雅可比矩阵并离散化得到机器人线性误差模型。在系统约束条件下，通过QPSO优化模型求解系统的动态控制量
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51975565，52127813）； 上海市科技创新行动计划资助项目（20dz1206700）；
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针对目前绳驱动连续体机器人难以精确和平稳控制的问题，提出一种基于量子粒子群（QPSO）优化的模型预测控制器（QPSO-MPC）实现约束条件下精确的轨迹跟踪。该控制器通过推导绳驱动连续体机器人驱动空间、关节空间与操作空间相互映射关系为连续体机器人建立运动学模型。通过机器人末端执行器坐标变换推导出机器人雅可比矩阵并离散化得到机器人线性误差模型。在系统约束条件下，通过QPSO优化模型求解系统的动态控制量。仿真与实物平台实验结果表明设计的QPSO-MPC控制器具有较高的控制稳定性与轨迹跟踪精度。
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