AI 詞彙表
人工智能完整詞典
逆运动学
一种数学方法，用于计算机器人达到指定末端执行器位置和姿态所需的关节配置。它是机械臂机器人运动规划的基础。
构型空间
机器人可以达到的所有可能位置和姿态的集合，表示为一个多维空间，其中每个维度对应一个自由度。轨迹规划在这个抽象空间中进行。
自适应控制
一种控制策略，根据系统或环境的变化自动调整其参数，在面对建模不确定性时确保鲁棒性能。特别适用于在动态环境中运行的机器人。
扩展卡尔曼滤波
用于非线性系统的递归估计算法，通过在当前状态附近线性化模型来估计机器人的位置和速度。广泛应用于机器人导航和定位。
RRT规划
基于构型空间随机探索的轨迹规划算法，构建状态树以快速找到可行路径。在高维空间和存在多个障碍物的情况下表现出色。
预测控制
一种控制方法，使用动态模型预测系统未来行为，并在滑动时域上优化控制序列。特别适用于具有状态和输入约束的系统。
工作空间
机器人末端执行器可以达到的三维体积，由机械臂的几何和运动学限制决定。对于任务规划和机器人单元设计至关重要。
逆动力学
计算产生机器人期望加速度所需的力矩或力，考虑其质量、惯性和动态效应。对于高速运动的精确控制至关重要。
滑模控制
一种鲁棒的非线性控制技术，强制系统轨迹沿着预定义表面滑动至平衡点，确保快速收敛和对扰动的不敏感性。特别适用于机器人系统。
配点优化
一种解决最优控制问题的方法，将状态变量和控制变量在配点处离散化，将连续问题转化为非线性优化。能够生成复杂的优化轨迹。
分层控制
一种组织成多个决策层次的控制架构，从战略规划层到轨迹跟踪战术层。能够管理自主机器人行为的复杂性。
反应式导航
基于局部规则的控制策略，根据当前传感器信息立即做出决策，无需全局规划。能够快速响应环境变化。
非线性控制
针对动态方程非线性的系统控制理论与实践，包括机器人操作器和移动机器人。采用反馈线性化和微分几何等技术。
动态避障
机器人系统实时修改其轨迹以避开移动障碍物的能力，使用预测算法和自适应势场。对于人机共存至关重要。
轨迹跟踪
使机器人运动收敛到预定义时空参考轨迹的控制问题，最小化跟踪误差。采用状态反馈和预测控制技术。
H∞鲁棒控制
在H∞范数有界不确定性下保证系统稳定性和性能的控制设计方法。特别适用于要求高可靠性的机器人应用。
优化运动生成
通过算法过程合成机器人轨迹，在满足运动学和动力学约束的同时，最小化性能标准如能耗、时间或机械磨损。它结合了数值优化和物理约束。