SSA优化滑模控制器

省算力45.9%

针对脑驱动机器人的控制器，在主动补偿干扰的同时通过事件触发机制大幅节省计算资源。

Ziming, Zhu · Jun, Song · Shuping, He · 刘教 · Lam, Hak Keung

IEEE/ASME Transactions on Mechatronics 2024

参数信息

计算资源节省率

45.90 %

技术优势

算力节省近半

事件触发机制仅在需要时更新控制信号，减少了不必要的计算。

干扰主动补偿

干扰观测器估计未知扰动，滑模控制器据此进行补偿，提高速度跟踪精度。

控制与调度协同优化

将滑模动态收敛与事件生成器调度性能权衡建模为多目标优化，用麻雀搜索算法求解，获得更优参数。

应用场景

• 脑控机器人：在有限计算资源下保持指令执行精度，降低脑控系统功耗。
• 移动机器人控制：替换连续控制器，适应移动平台对实时性和能效的要求。
• 具身智能控制：提供干扰下的稳定控制，支撑具身智能体在真实环境的交互。
• 机电系统节能控制：通过减少计算任务降低能耗，延长机电系统运行时间。