薛卫萍，熊 俊，姚志文

(南昌航空大学工程训练中心，江西 南昌 330063)

1 引言

在实际应用中，机械臂(尤其是多功能机械臂)必须用多维离散参数模型来描述。离散参数系统的控制只能建立在尺度维模型的基础上。因此，建立有效的动力学模型和设计高性能的控制器可以有效地控制机械臂的行为[1]，这是参与机械臂研究和应用的研究人员必须面对和解决的问题之一。

对此，文献[2]基于力/视觉反馈，提出人机交互方式来增强系统的人机交互性，搭建包括人机交互子系统，环境感知子系统，驱动子系统，信息处理子系统及通信子系统的控制系统，建立了重载机械臂刚柔耦合动力学模型，进行重载机械臂控制系统作业试验，解决人机交互性不足问题及重载带来的刚柔耦合问题，可是其出现较为明显的抖动情况。文献[3]研发出一种代替人工的机械关节型机械臂，以气动柔性驱动控制关节，减少机械臂的操作空间，由于进行采摘劳动强度和作业量都非常大，对机械臂结构参数进行优化，灵活避开障碍并实现应用目标，但其操作过程不明确。文献[4]为了提高机器臂轨迹跟踪控制器的工作性能，利用比例—微分(PD)控制器完成了基本的稳定任务后，提出基于增强学习的机械臂轨迹跟踪控制方法，对未知干扰因素进行补偿，提出基于SARSA算法的增强学习补偿控制策略，提升了对不同未知情况的适应能力，但是其整体控制能力不一致。

总结以往研究……