本技术介绍了一种适用于动态时延环境下的机器人运动预测技术。该技术通过分析时延的最大值、机器人的初始关节位置和速度来确定次级预测器的数量及其增益参数。同时,根据时延随时间的变化,调整预测模型以提高预测精度。
背景技术
机器人技术在众多领域发挥着越来越重要的作用,从工业制造到医疗卫生,从科学探索到家庭服务,机器人的应用场景不断拓展。随着机器人应用的日益广泛,对其运动的精准控制和预测成为关键问题。在实际应用中,机器人常常面临着复杂的工作环境,其中时变时延是一个不可忽视的挑战。时变时延可能由多种因素引起,例如通信网络的不稳定、传感器数据传输的延迟、控制系统的处理时间变化等。这种时变时延会对机器人的运动控制产生诸多不利影响。在传统的机器人运动控制中,通常假设时延是固定的或者可以忽略不计。然而,在现实情况中,时变时延的存在使得机器人的实际运动与预期运动之间产生偏差,降低了运动的准确性和稳定性。时变时延可能导致机器人的动作滞后,无法及时响应控制指令,从而影响机器人任务执行的质量与效率。在一些对安全性要求较高的领域,如医疗手术机器人和无人驾驶机器人,时变时延可能引发严重的安全问题。如果机器人不能准确预测和适应时延的变化,可能会对患者或行人造成伤害。但是传统的预测方法在面对时变的时延情况时,无法及时且有效地对预测策略进行调整和优化,进而导致预测结果与实际机器人的运动状态之间出现较大的偏差。因此需要研究一种能够有效适应时变时延变化的预测方法。
实现思路