扰动实时补偿
基于Koopman算子在线学习扰动潜结构，以低算力实现快速瞬态反应与高精度稳态控制，可直接部署在百赫兹级嵌入式处理器上。
Jia, Jindou · Zhang, Wenyu · 郭克信 · Jianliang, Wang · 余翔 · Shi, Yang · 郭雷
IEEE Transactions on Robotics 2023
观测器可在STM32F7微处理器上以100 Hz控制频率在线运行，无需高性能计算平台。
通过模仿动物的快速反应与逐步适应机制，框架能够同时实现快速瞬态反应能力和高精度稳态性能。
所提出的观测器在最优条件下具有可证明的收敛性，为实际应用提供了理论保障。
对比结果表明，所提出的EVOLVER性能优于多种最先进的基于模型和基于学习的方案。