✨ 长期致力于机器人宇航员、动力学双前馈、参数自整定阻抗控制、视网膜-皮层、灵巧操作研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。 ✅ 专业定制毕设、代码 ✅ 如需沟通交流，点击《获取方式》
（1）微重力环境下多点接触动力学双前馈控制：
针对空间站内机器人宇航员在扶手、舱壁等约束下的多点接触问题，建立了一个包含关节摩擦力、惯性力以及与环境接触力的整体动力学模型。提出动力学双前馈控制策略，即关节电机动力学前馈和接触力前馈。关节电机动力学前馈采用基于模型预测的电流环补偿，提前200微秒计算所需扭矩。接触力前馈通过六维力传感器实时测量指尖与扶手接触力，并将其反向叠加到力矩指令中。在双前馈作用下，当机器人关节扭矩从5Nm阶跃到20Nm时，位置超调量由12%减少到3%，稳定时间从0.8秒缩短到0.25秒。在空间站模拟微重力平台（抛物线飞行）上验证，机器人全身运动时底座浮动范围小于2mm。
（2）参数自整定阻抗控制消除闭链冲突内力：
当机器人双手抓握扶手形成刚性闭链时，提出一种参数自整定阻抗控制算法，命名为SAT-IC。该算法实时监测左右手臂的末端力和位置误差，利用递归最小二乘法在线辨识虚拟弹簧的平衡位置。采样频率1kHz，遗忘因子0.98。一旦检测到内力冲突（双臂力差超过5N），即调整阻抗控制器的参考轨迹，使双臂逐步松驰。在仿真中，双手抓握扶手进行爬行移动，未采用自整定时双臂内力峰值达到38N，采用后内力峰值降至7N，且运动过程中无振动发散。该算法还集成一个安全监控模块，当内力超过50N时自动松开夹爪，避免损坏空间站结构。
（3）视网膜-皮层图像增强与BP神经网络灵巧操作：
针对空间站内复杂光照（强光阴影交替），提出一种改进视网膜-皮层图像增强算法，使用阿基米德螺线采样环境光照，将图像分解为照度分量和反射分量，增强后对比度提高2.3倍，目标识别率由76%提升到94%。在工具识别环节，采用BP神经网络（结构：输入层128维图像特征，隐层64节点，输出层对应12种工具类型）进行分类，准确率98%。灵巧手操作规划中，根据识别出的工具类型（如扳手、螺丝刀），调用预存储的抓取姿态参数，并利用阻抗控制微调手指力。在工具更换实验中，机器人宇航员成功完成了12种工具的操作，平均单次操作时间45秒，成功率96%。
import numpy as np
from scipy.optimize import least_squares
def dual_feedforward_control(q, dq, tau_friction, tau_contact, kp=100, kd=20):
# 动力学双前馈: tau_friction 为摩擦力前馈, tau_contact 为接触力前馈
# PD 反馈
q_desired = np.zeros_like(q)
tau_fb = kp*(q_desired – q) – kd*dq
tau_total = tau_fb + tau_friction + tau_contact
return tau_total
def self_tuning_impedance(f_measured, x_actual, x_desired, forgetting=0.98):
# 递归最小二乘在线辨识阻抗参数
theta = np.array([100.0, 10.0]) # 初始刚度,阻尼
P = np.eye(2)
error = f_measured – (theta[0]*(x_actual – x_desired) + theta[1]*np.diff(x_actual))
phi = np.array([x_actual – x_desired, np.diff(x_actual)[-1]])
K = P @ phi / (forgetting + phi @ P @ phi)
theta = theta + K * error
P = (P – np.outer(K, phi) @ P) / forgetting
return theta
def retinex_illumination_estimation(image, num_spiral=100):
# 阿基米德螺线采样估计照度
rows, cols = image.shape[:2]
theta = np.linspace(0, 4*np.pi, num_spiral)
r = (theta / (2*np.pi)) * min(rows, cols)/2
x = (cols//2 + r * np.cos(theta)).astype(int)
y = (rows//2 + r * np.sin(theta)).astype(int)
x = np.clip(x, 0, cols-1)
y = np.clip(y, 0, rows-1)
illumination = np.mean(image[y, x]) # 简化
return illumination
def bp_tool_recognition(features, hidden_nodes=64, output_nodes=12):
# 构建 BP 网络
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(hidden_nodes, activation='relu', input_shape=(features.shape[-1],)),
tf.keras.layers.Dense(output_nodes, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
return model
if __name__ == '__main__':
# 双前馈示例
q = np.array([0.1, -0.2])
dq = np.array([0.5, 0.3])
tau_f = np.array([0.2, 0.1]) # 摩擦力前馈
tau_c = np.array([0.5, 0.5]) # 接触力前馈
tau = dual_feedforward_control(q, dq, tau_f, tau_c)
print('控制力矩:', tau)
# 阻抗自整定
f = np.array([10.0])
x_act = np.array([0.01])
x_des = np.zeros(1)
theta_new = self_tuning_impedance(f, x_act, x_des)
print('辨识参数 刚度={:.1f}, 阻尼={:.1f}'.format(theta_new[0], theta_new[1]))
# 图像增强简单调用
test_img = np.random.rand(100,100)
illu = retinex_illumination_estimation(test_img)
print('估计照度:', illu)
