研究人员提出机械臂控制框架MR-MPCC
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研究人员提出机械臂控制框架MR-MPCC
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AI 综述
Chonghao Cheng等研究人员提出了面向移动参考系扰动下的机械臂控制框架MR-MPCC,相关论文已被IROS 2026接收。 该框架用于速度控制机械臂调节6自由度末端位姿,上层通过模型预测轮廓控制(MPCC)优化路径进度并惩罚轮廓与姿态误差,下层通过受约束的可逆解析率控制(RMRC)映射关节速度。系统在ROS2-MuJoCo环境及UR5e机械臂平台上完成了验证,在同等扰动下的几何路径跟踪误差低于传统PI控制和时间索引跟踪MPC。
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最新进展10月15日 13:38
MR-MPCC:面向移动参考系下机械臂轨迹跟踪的模型预测轮廓控制框架报道时间线
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10月15日
- arXiv · 工业智能研究摘要MR-MPCC:面向移动参考系下机械臂轨迹跟踪的模型预测轮廓控制框架
预印本摘要称,研究者提出了面向速度控制机械臂在移动参考扰动下调节 6-DoF 末端位姿的 MR-MPCC 框架。该架构通过上层 MPCC 优化路径进度并惩罚轮廓与姿态误差,下层通过受约束的 RMRC 映射可行关节速度。该系统在 ROS2-MuJoCo 环境实现并在 UR5e 平台上完成验证,在同等扰动下相较 PI 控制与时间索引跟踪 MPC 取得了更低的几何路径跟踪误差。
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