一种带输入磁滞的机器人混合时间控制方法、系统及介质

1.本发明涉及机器人控制技术领域，尤其是一种带输入磁滞的机器人混合时间控制方法、系统及介质。


背景技术：

2.近年来随着机器人应用范围不断的延伸，作业环境变得更加的苛刻，任务需求也越来越复杂。因此对机器人的控制性能和控制精度要求也日益提高。
3.一个重要的系统性能指标是收敛速度，有限时间稳定控制具有较强的鲁棒性，并且可以实现误差的有限时间收敛。然而，其收敛时间是与系统的初始状态有关，当系统初始状态离平衡点较远时，收敛时间会变得很长。此外，由于机械结构本身的结构特性，输入磁滞在机器人系统中是无法避免的，对系统性能有很大的影响。为保证控制精度，系统需要大量的控制量来补偿磁滞的影响，所以磁滞会加重系统的通信负担，然而，系统的通信资源是有限的。因此研究如何减少系统通信资源占用的问题在理论和实践中都具有重要意义。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明实施例提供一种带输入磁滞的机器人混合时间控制方法、系统及介质，能够实现系统误差的有效收敛，且收敛时间不受初始状态影响。
5.本发明实施例的第一方面提供了一种带输入磁滞的机器人混合时间控制方法，包括：
6.将输入磁滞模型化；
7.根据所述模型化后的输入磁滞模型，构建带输入磁滞的机器人系统模型；
8.根据所述带输入磁滞的机器人系统模型，确定控制机制；
9.根据所述控制机制，确定误差系统和稳定性函数；
10.根据所述误差系统和所述稳定性函数，对所述带输入磁滞的机器人系统模型的系统误差进行收敛。
11.可选地，所述方法还包括以下至少之一：
12.对所述带输入磁滞的机器人系统模型进行稳定性分析；
13.对所述带输入磁滞的机器人系统模型进行仿真和分析。
14.可选地，所述将输入磁滞模型化，包括：
15.根据模型输入和模型输出的关联，将输入磁滞模型化，输入磁滞模型的表达式为：
[0016][0017]
其中，vc表示模型输出，表示模型输出的微分，uc表示模型输入，表示模型输入的微分，a、b和h是常数，且h＞0，h＞b；
[0018]
根据所述输入磁滞模型，确定模型输出，所述模型输出的表达式为：
[0019][0020]
其中，表示输出配置函数，且为有界函数；vc(0)表示模型输出初始值；uc(0)表示模型输入初始值；表示模型输入uc的微分；e表示欧拉数，为数学常数；sign()表示符号函数；ξ表示积分变量；dξ表示积分变量的微分。
[0021]
可选地，所述根据所述模型化后的输入磁滞模型，构建带输入磁滞的机器人系统模型，包括：
[0022]
确定机器人系统模型，所述d机器人系统模的型表达式为：
[0023][0024]
其中，t表示时刻，q(t)表示t时的机器人关节角，表示t时的机器人关节角速度，表示t时的机器人关节角加速度，j表示转动惯量，b表示摩擦阻尼系数，m表示连杆质量，g表示重力加速度，l表示连杆长度，u(t)表示输入转矩；
[0025]
根据输入磁滞模型，确定系统输入，所述系统输入的表达式为：
[0026][0027]
其中，t表示时刻，u(t)表示t时的系统输入，表示输出配置函数，且为有界函数；
[0028]
根据所述机器人系统模型和所述系统输入，确定带输入磁滞的机器人系统模型，所述带输入磁滞的机器人系统模型的表达式为：
[0029][0030]
其中，x1＝q(t)，表示第一系统状态；表示第二系统状态；表示x1的导数；表示x2的导数；表示输出配置函数；θ为系统目标参数，且y表示系统输出。
[0031]
可选地，所述根据所述带输入磁滞的机器人系统模型，确定控制机制，包括：
[0032]
获取所述带输入磁滞的机器人系统模型的第一系统状态、第二系统状态和期望输出信号；
[0033]
根据所述第一系统状态和所述期望输出信号，确定第一误差变量；
[0034]
根据所述第一误差变量，确定第一虚拟控制律；
[0035]
根据所述第二系统状态和所述第一虚拟控制律，确定所述第二误差变量；
[0036]
根据所述第二误差变量，确定第一估计值；
[0037]
根据所述第二误差变量和所述第一估计值，确定第二虚拟控制律；
[0038]
根据所述第二虚拟控制律，确定控制矩阵；
[0039]
根据所述第二误差变量和所述控制矩阵，确定第二估计值；
[0040]
根据所述控制矩阵和所述第二估计值，确定控制律；
[0041]
根据所述控制律，结合触发机制得到输入信号；
[0042]
根据所述输入信号，确定实际输入数据；
[0043]
将所述实际输入数据输入所述带输入磁滞的机器人系统模型，然后返回获取所述带输入磁滞的机器人系统模型的第一系统状态、第二系统状态和期望输出信号这一步骤。
[0044]
可选地，所述根据所述控制机制，确定误差系统和稳定性函数，包括：
[0045]
根据所述控制机制，确定误差系统，所述系统误差的表达式为：
[0046][0047]
其中，z1表示第一误差变量，z2表示第二误差变量，x1表示第一系统状态，x2表示第二系统状态，α1表示第一虚拟控制律，yd表示期望输出信号，表示期望输出信号yd的导数。
[0048]
可选地，所述根据所述控制机制，确定误差系统和稳定性函数，还包括：
[0049]
根据所述控制机制，确定稳定性函数v1，所述稳定性函数v1的表达式为：
[0050][0051]
其中，z1表示第一误差变量；
[0052]
预设第一虚拟控制律α1，第一虚拟控制律α1的表达式为：
[0053][0054]
其中，c
11
和c
12
均为常数，且c
11
＞0，c
12
＞0；s1表示第一分段函数。
[0055]
本发明实施例第二方面提供了一种带输入磁滞的机器人混合时间控制系统，包括：
[0056]
第一模块，用于将输入磁滞模型化；
[0057]
第二模块，用于根据所述模型化后的输入磁滞模型，构建带输入磁滞的机器人系统模型；
[0058]
第三模块，用于根据所述带输入磁滞的机器人系统模型，确定控制机制；
[0059]
第四模块，用于根据所述控制机制，确定误差系统和稳定性函数；
[0060]
第五模块，用于根据所述误差系统和所述稳定性函数，对所述带输入磁滞的机器人系统模型的系统误差进行收敛。
[0061]
本发明实施例的第三方面提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器；
[0062]
所述存储器用于存储程序；
[0063]
所述处理器执行所述程序实现如前面所述的方法。
[0064]
本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如前面所述的方法。
[0065]
本发明实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该
计算机设备执行前面的方法。
[0066]
本发明实施例通过将输入磁滞模型化；根据所述模型化后的输入磁滞模型，构建带输入磁滞的机器人系统模型；根据所述带输入磁滞的机器人系统模型，确定控制机制；根据所述控制机制，确定误差系统和稳定性函数；根据所述误差系统和所述稳定性函数，对所述带输入磁滞的机器人系统模型的系统误差进行收敛。本发明通过误差系统和稳定性函数共同构建了混合时间的控制方法，可以实现系统误差的有限时间收敛，且收敛时间与系统初始状态无关。
附图说明
[0067]
为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0068]
图1为本发明实施例提供的带输入磁滞的机器人混合时间控制方法的整体流程示意图；
[0069]
图2为本发明实施例提供的带输入磁滞的机器人混合时间控制方法的控制机制的示意图；
[0070]
图3为本发明实施例提供的仿真与分析中状态轨迹的统计表的示意图；
[0071]
图4为本发明实施例提供的仿真与分析中跟踪误差的统计表的示意图；
[0072]
图5为本发明实施例提供的仿真与分析中控制信号的统计表的示意图；
[0073]
图6为本发明实施例提供的仿真与分析中事件触发时间间隔的统计表的示意图；
[0074]
图7为本发明实施例提供的仿真与分析中触发次数的统计表的示意图。
具体实施方式
[0075]
为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
[0076]
下面结合说明书附图，对本发明的方法的实现原理进行详细说明：
[0077]
图1所示为本发明实施例提供的带输入磁滞的机器人混合时间控制方法的整体流程示意图，方法包括：
[0078]
将输入磁滞模型化；
[0079]
根据模型化后的输入磁滞模型，构建带输入磁滞的机器人系统模型；
[0080]
根据带输入磁滞的机器人系统模型，确定控制机制；
[0081]
根据控制机制，确定误差系统和稳定性函数；
[0082]
根据误差系统和所述稳定性函数，对带输入磁滞的机器人系统模型的系统误差进行收敛。
[0083]
在一些实施例中，将输入磁滞模型化，包括：
[0084]
根据模型输入和模型输出的关联，将输入磁滞模型化，输入磁滞模型的表达式为：
[0085][0086]
其中，vc表示模型输出，表示模型输出的微分，uc表示模型输入，表示模型输入的微分，a、b和h是常数，且h＞0，h＞b；
[0087]
根据所述输入磁滞模型，确定模型输出，所述模型输出的表达式为：
[0088][0089]
其中，表示输出配置函数，且为有界函数；vc(0)表示模型输出初始值；uc(0)表示模型输入初始值；表示模型输入uc的微分；e表示欧拉数，为数学常数；sign()表示符号函数；ξ表示积分变量；dξ表示积分变量的微分。
[0090]
在一些实施例中，根据模型化后的输入磁滞模型，构建带输入磁滞的机器人系统模型，包括：
[0091]
确定机器人系统模型，所述机器人系统模的型表达式为：
[0092][0093]
其中，t表示时刻，q(t)表示t时的机器人关节角，表示t时的机器人关节角速度，表示t时的机器人关节角加速度，j表示转动惯量，b表示摩擦阻尼系数，m表示连杆质量，g表示重力加速度，l表示连杆长度，u(t)表示输入转矩；
[0094]
根据输入磁滞模型，确定系统输入，所述系统输入的表达式为：
[0095][0096]
其中，t表示时刻，u(t)表示t时的系统输入，表示输出配置函数，且为有界函数；
[0097]
根据所述机器人系统模型和所述系统输入，确定带输入磁滞的机器人系统模型，所述带输入磁滞的机器人系统模型的表达式为：
[0098][0099]
其中，x1＝q(t)，表示第一系统状态；表示第二系统状态；表示x1的导数；表示x2的导数；表示输出配置函数；θ为系统目标参数，且y表示系统输出。
[0100]
在一些实施例中，根据带输入磁滞的机器人系统模型，确定控制机制，包括：
[0101]
获取所述带输入磁滞的机器人系统模型的第一系统状态、第二系统状态和期望输出信号；
[0102]
根据所述第一系统状态和所述期望输出信号，确定第一误差变量；
[0103]
根据所述第一误差变量，确定第一虚拟控制律；
[0104]
根据所述第二系统状态和所述第一虚拟控制律，确定所述第二误差变量；
[0105]
根据所述第二误差变量，确定第一估计值；
[0106]
根据所述第二误差变量和所述第一估计值，确定第二虚拟控制律；
[0107]
根据所述第二虚拟控制律，确定控制矩阵；
[0108]
根据所述第二误差变量和所述控制矩阵，确定第二估计值；
[0109]
根据所述控制矩阵和所述第二估计值，确定控制律；
[0110]
根据所述控制律，结合触发机制得到输入信号；
[0111]
根据所述输入信号，确定实际输入数据；
[0112]
将所述实际输入数据输入所述带输入磁滞的机器人系统模型，然后返回获取所述带输入磁滞的机器人系统模型的第一系统状态、第二系统状态和期望输出信号这一步骤。
[0113]
在一些实施例中，根据控制机制，确定误差系统和稳定性函数，包括：
[0114]
根据所述控制机制，确定误差系统，所述系统误差的表达式为：
[0115][0116]
其中，z1表示第一误差变量，z2表示第二误差变量，x1表示第一系统状态，x2表示第二系统状态，α1表示第一虚拟控制律，yd表示期望输出信号，表示期望输出信号yd的导数。
[0117]
在一些实施例中，根据所述控制机制，确定误差系统和稳定性函数，还包括：
[0118]
根据所述控制机制，确定稳定性函数v1，所述稳定性函数v1的表达式为：
[0119][0120]
其中，z1表示第一误差变量；
[0121]
预设第一虚拟控制律α1，第一虚拟控制律α1的表达式为：
[0122][0123]
其中，c
11
和c
12
均为常数，且c
11
＞0，c
12
＞0；s1表示第一分段函数。
[0124]
在一些实施例中，上述方法还包括以下至少之一：
[0125]
对带输入磁滞的机器人系统模型进行稳定性分析；
[0126]
对带输入磁滞的机器人系统模型进行仿真和分析。
[0127]
具体地，在一些实施例中，本发明首先将输入磁滞模型化，建立带输入磁滞的单连杆式机器人系统模型。然后，基于反步技术，自适应控制技术和混合时间稳定控制理论，预设一种混合时间稳定事件触发式控制机制。最后，利用matlab对所提方法进行仿真。仿真结果表明，所设计的控制器使系统在输入磁滞的影响下，具有良好的控制精度，且节约了通信资源。实现本发明上述的方法实施例具体包括：
[0128]
一、建立数学模型
[0129]
不失一般性，单连杆式机器人数学模型的表达式(1)给定如下：
[0130]
[0131]
其中，q(t)是关节角，是关节角速度，是关节角加速度，j是转动惯量，b是摩擦阻尼系数，m是连杆质量，g是重力加速度，l是连杆长度，u(t)是输入转矩。
[0132]
由于机械结构本身的结构特性，输入磁滞在机器人系统中是无法避免的，对系统性能有很大的影响。给定输入磁滞数学模型的表达式(2)如下：
[0133][0134]
其中，vc表示模型输出，表示模型输出的微分，uc表示模型输入，表示模型输入的微分，a、b和h是常数，且h＞0，h＞b；
[0135]
根据输入磁滞数学模型可以解得表达式(3)，如下：
[0136][0137]
考虑输入磁滞，可以得到系统输入对表达式(1)进行坐标变换可得到表达式(4)，如下：
[0138][0139]
其中，x1＝q(t)，为系统状态；表示x1的导数；表示x2的导数；y为系统输出；θ为系统不确定部分，且
[0140]
二、构建混合时间稳定事件触发式控制机制
[0141]
预设控制机制，包括：
①
预设第一虚拟控制律α1：第一系统状态x1和期望输出信号yd经过线性变换得到第一误差变量z1，进而确定α1。
②
预设第二虚拟控制律α2：第二系统状态x2，期望输出信号的一阶导数和第一虚拟控制律α1经过线性变换得到第二误差变量z2；利用自适应技术对系统中的不确定参数θ(即系统目标参数)进行估计，得到第一估计值进而，利用z2和确定α2。
③
预设控制律利用α2和z2构建控制矩阵h和第二估计值更进一步得到
④
预设事件触发机制：预设一种动态阈值事件触发机制以减少输入信号uc的更新频率，从而缓解系统通信压力和实现磁滞的补偿。
⑤
输入信号uc经输入磁滞的作用得到实际的控制输入u，进而实现系统的闭环控制。
[0142]
参照图2，控制机制步骤流程包括：
[0143]
获取所述带输入磁滞的机器人系统模型的第一系统状态x1、第二系统状态x2和期望输出信号yd；
[0144]
根据第一系统状态x1和期望输出信号yd，确定第一误差变量z1；
[0145]
根据第一误差变量z1，确定第一虚拟控制律α1；
[0146]
根据第二系统状态x2和第一虚拟控制律α1，确定第二误差变量z2；
[0147]
根据所述第二误差变量z2，确定第一估计值
[0148]
根据所述第二误差变量z2和第一估计值确定第二虚拟控制律α2；
[0149]
根据所述第二虚拟控制律α2，确定控制矩阵；
[0150]
根据所述第二误差变量z2和所述控制矩阵，确定第二估计值
[0151]
根据所述控制矩阵和所述第二估计值确定控制律
[0152]
根据控制律结合触发机制得到输入信号uc；
[0153]
根据输入信号uc，确定实际输入数据u；
[0154]
将实际输入数据u输入所述带输入磁滞的机器人系统模型，然后返回获取所述带输入磁滞的机器人系统模型的第一系统状态x1、第二系统状态x2和期望输出信号yd这一步骤。
[0155]
具体地，首先定义误差系统的表达式(5)，如下：
[0156][0157]
其中，z1与z2是误差变量，x1与x2是系统状态，α1是第一虚拟控制律，yd为期望的输出信号，为期望的输出信号yd的导数。
[0158]
第一步：定义lyapunov(李雅普诺夫，即稳定性)函数v1的表达式(6)，如下：
[0159][0160]
对v1求导得表达式(7)，如下：
[0161][0162]
随后预设第一虚拟控制律α1的表达式(8)，如下：
[0163][0164]
其中，c
11
和c
12
均为常数，且c
11
＞0，c
12
＞0；s1表示第一分段函数。
[0165]
且，s1的表达式(9)如下：
[0166][0167]
其中，v1为常数，且v1＞0。
[0168]
结合表达式(8)和表达式(9)代入表达式(7)可以得到表达式(10)，如下：
[0169][0170]
第二步，预设事件触发机制，事件触发机制的数学模型的表达式(11)如下：
[0171][0172]
其中，t表示时刻；w(t)表示t时刻的事件触发控制输入；δ、ρ、m1、和k均为常数，
且0＜δ＜1，p＞0，m1＞0，k∈z+：表示控制律；uc(t)表示t时刻的模型输入信号；w(tk)表示tk时刻的事件触发控制输入；tk表示第k次事件触发的时刻，t
k+1
表示第k+1次事件触发的时刻；e(t)表示测量误差，且e(t)＝w(t)-uc(t)。
[0173]
根据表达式(11)，可以得到表达式(12)如下：
[0174]
w(t)＝uc(t)+δλ1(t)uc(t)+m1λ2(t)，
[0175]
其中，λ1(t)表示第一时变参数，且|λ1(t)|≤1；λ2(t)表示第二时变参数，且|λ2(t)|≤1。
[0176]
进一步可以得到输入信号uc的表达式(13)如下：
[0177][0178]
预设控制律控制律的表达式(14)如下：
[0179][0180]
其中，k表示模糊矩阵，且k
t
表示k的转置；h表示控制矩阵，h为1*2矩阵，且h＝[α2，1]
t
，α2表示第二虚拟控制律。
[0181]
由于k的值比较难获取，这里对k的真值进行估计，定义估计误差其中为第一估计值，且表示1/h的估计值，表示的估计值，进一步得到控制律的表达式(15)如下：
[0182][0183]
随后定义lyapunov(李雅普诺夫，即稳定性)函数v2的表达式(16)如下：
[0184][0185]
其中，表示估计误差，且θ为系统目标参数，为θ的估计值，即第二估计值；γ为2*2的正定矩阵。
[0186]
根据表达式(4)和表达式(5)可得表达式(17)如下：
[0187][0188]
其中，表示，第二误差变量z2的导数，的导数，表示第一虚拟控制律α1的导数，表示期望输出信号的二阶导数。
[0189]
对v2求导得表达式(18)如下：
[0190][0191]
其中，表示函数v1的导数，表示第一自适应律，表示第二自适应律。
[0192]
进一步，由表达式(11)可得表达式(19)如下：
[0193][0194]
随后将表达式(10)和表达式(19)代入表达式(18)得表达式(20)如下：
[0195][0196]
预设第二虚拟控制律α2的表达式(21)如下：
[0197][0198]
其中，c
21
和c
22
均为常数，且c
21
＞0，c
22
＞0；s2表示第二分段函数；
[0199]
s2的表达式(22)如下：
[0200][0201]
其中，v2为常数，且v2＞0。
[0202]
将表达式(21)代入(20)可以得到表达式(23)如下：
[0203][0204]
自适应律的表达式(24)和自适应律的表达式(25)如下：
[0205][0206][0207]
其中，σ1、σ2、η1和η2均为常数，且σ1、σ1、η1和η2均为大于零的常数；h表示控制矩阵；
[0208]
用表达式(24)和表达式(25)代入表达式(23)进一步得到表达式(26)如下：
[0209][0210]
则，下列不等式(27)至(30)成立，不等式(27)至(30)依次排列如下：
[0211]
[0212][0213][0214][0215]
其中，μ为常数，且μ＝0.11。
[0216]
将式(27)至式(30)代入式(26)得到表达式(31)如下：
[0217][0218]
其中，且即表示c
11
和c
21
中较小的值；即表示c
12
和c
22
中较小的值；表示常数，且
[0219]
由表达式(32)：可以得到下列不等式(33)和(34)成立：
[0220][0221][0222]
其中，ζ为常数，且ζ＞0。
[0223]
根据式(32)至式(34)可以得到表达式(35)如下：
[0224][0225]
其中，为常数，且
[0226]
同理，还可得到表达式(36)如下：
[0227]
[0228]
其中，ξi表示常数，且ξi＞0(i＝1，2)；为常数，且ki(i＝1，2)表示常数，且λ
max
(γ-1
)是γ-1
的最大特征值，是γ-1
的最大特征值的平方。
[0229]
将式(32)至式(36)代入式(31)，最终可以得到表达式(37)如下：
[0230][0231]
其中，为常数，且为常数，且为常数，且为常数，且也为常数，且
[0232]
定义式(37)可转化为：
[0233][0234]
其中，
[0235]
三、稳定性分析
[0236]
根据混合时间稳定控制理论，所有误差信号可以收敛到以下给定紧集的表达式(38)如下：
[0237][0238]
其中，ξ表示一个集合，即所有误差信号的收敛域，为常数，且
[0239]
收敛时间的表达式(39)为：
[0240][0241]
其中，t为收敛时间。
[0242]
根据函数v2的定义以及表达式(16)，进一步，可以得到跟踪误差会在有限的时间收敛于紧集的表达式(40)如下：
[0243][0244]
其中，|z1|表示第一误差变量z1的绝对值。
[0245]
由收敛时间的表达式可知，系统的收敛时间与系统的初始状态无关。此外，上述公式中的和γ2是可调的，所以可以通过调整相关设计参数获得较小的跟踪误差。
[0246]
四、仿真与分析
[0247]
①
仿真
[0248]
单连杆式机器人系统参数选取：j＝1，b＝2，mgl＝10，初始值x1(0)＝0.15，x2(0)＝0。
[0249]
控制器参数：γ＝i
2*2
，c
11
＝c
12
＝17，c
21
＝c
22
＝15，σ1＝σ1＝η1＝η2＝1，ρ＝1，δ＝0.2，m1＝0.5，参考信号yd＝sin(2t)；仿真步长0.01s。
[0250]
②
分析
[0251]
从图3和图4中可以看出，系统在受到输入磁滞，系统输出可以很好地跟踪参考轨迹；图5描述了事件触发控制输入；图6表示了事件触发时间间隔，从图中可以看出事件触发是非周期的；从图7可知，在10秒内，事件触发控制的触发总次数仅为353次(事件触发率为35.3％)，相对于传统的时间触发控制节省了64.7％的通信资源。因此，采用所提方法设计的控制器在保证控制精度的同时，可以减小控制信号的更新频率，从而节约通信资源。
[0252]
本发明实施例提供了一种带输入磁滞的机器人混合时间控制系统，包括：
[0253]
第一模块，用于将输入磁滞模型化；
[0254]
第二模块，用于根据模型化后的输入磁滞模型，构建带输入磁滞的机器人系统模型；
[0255]
第三模块，用于根据带输入磁滞的机器人系统模型，确定控制机制；
[0256]
第四模块，用于根据控制机制，确定误差系统和稳定性函数；
[0257]
第五模块，用于根据误差系统和稳定性函数，对带输入磁滞的机器人系统模型的系统误差进行收敛。
[0258]
本发明方法实施例的内容均适用于本系统实施例，本系统实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法达到的有益效果也相同。
[0259]
本发明实施例提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器；
[0260]
存储器用于存储程序；
[0261]
处理器执行程序实现上述的带输入磁滞的机器人混合时间控制方法。
[0262]
本发明方法实施例的内容均适用于本电子设备实施例，本电子设备实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法达到的有益效果也相同。
[0263]
综上所述，本发明针对现有技术的有限时间控制方案虽然可以实现误差的有限时间收敛，但是收敛时间是与系统的初始状态有关的问题，提出一种混合时间稳定控制的技术方案，与有限时间稳定控制的方法相比，本发明可以实现系统误差的有限时间收敛，且收敛时间与系统初始状态无关。同时本发明针对输入磁滞的问题，提出一种事件触发补偿控制机制。该机制可以实现在线补偿磁滞，保证系统控制精度的前提下可以减小输入信号的
更新频率，从而节约了通信资源。与现有的处理输入磁滞的技术方案未考虑系统的通信资源是有限的且需要占用大量的通信资源来处理输入磁滞相比。本发明可以在保证控制精度的前提下，实现输入磁滞的在线式补偿和节约通信资源。
[0264]
本发明实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述的方法。
[0265]
在一些可选择的实施例中，在方框图中提到的功能/操作可以不按照操作示图提到的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能/操作，连续示出的两个方框实际上可以被大体上同时地执行或所述方框有时能以相反顺序被执行。此外，在本发明的流程图中所呈现和描述的实施例以示例的方式被提供，目的在于提供对技术更全面的理解。所公开的方法不限于本文所呈现的操作和逻辑流程。可选择的实施例是可预期的，其中各种操作的顺序被改变以及其中被描述为较大操作的一部分的子操作被独立地执行。
[0266]
此外，虽然在功能性模块的背景下描述了本发明，但应当理解的是，除非另有相反说明，所述的功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块中，或者一个或多个功能和/或特征可以在单独的物理装置或软件模块中被实现。还可以理解的是，有关每个模块的实际实现的详细讨论对于理解本发明是不必要的。更确切地说，考虑到在本文中公开的装置中各种功能模块的属性、功能和内部关系的情况下，在工程师的常规技术内将会了解该模块的实际实现。因此，本领域技术人员运用普通技术就能够在无需过度试验的情况下实现在权利要求书中所阐明的本发明。还可以理解的是，所公开的特定概念仅仅是说明性的，并不意在限制本发明的范围，本发明的范围由所附权利要求书及其等同方案的全部范围来决定。
[0267]
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0268]
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
[0269]
计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存
储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
[0270]
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
[0271]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0272]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
[0273]
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本技术权利要求所限定的范围内。