鲁棒自适应控制

不确定动态精确调控

针对不确定离散非线性系统，鲁棒近似HJB方程提升控制精度与稳定性，适用于复杂动态场景。

张蓬 · 陈谋 · Zheng, Zixuan

IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems 2024

技术优势

不确定显式化

通过泰勒级数逼近，将原本隐式的不确定性转化为显式形式，便于设计鲁棒控制器。

二阶精度更高

利用值函数的海森矩阵建立二阶鲁棒近似HJB方程，提高逼近精度。

收敛性保证

所设计的策略迭代算法的收敛性和最优性得到理论证明。

应用场景

• 智能控制：提供理论保证的鲁棒控制方法，用于不确定系统在线优化。
• 机器人动态规划：将鲁棒HJB框架用于机器人运动规划与决策。
• 具身智能决策：支持具身智能体在不确定环境中的鲁棒决策。
• 软体机器人控制：处理软体机器人建模不确定性和非线性控制问题。
• 工业机器人控制：为工业机器人提供不确定扰动下的稳定控制策略。