01
轨迹跟踪概述
什么是工业机器人轨迹跟踪？为什么需要自适应？课程整体框架与学习目标。
入门框架
02
机器人运动学基础
正运动学与逆运动学，DH参数法，坐标变换。
运动学DH
03
轨迹规划入门
关节空间与笛卡尔空间轨迹规划，梯形速度与S型速度曲线。
规划速度曲线
04
动力学模型简介
拉格朗日方程，牛顿-欧拉法，动力学参数辨识。
动力学辨识
05
经典PID控制
位置环、速度环、电流环，PID参数整定方法，局限性分析。
PID整定
06
自适应控制理论
模型参考自适应控制(MRAC)，自校正控制(STC)，李雅普诺夫稳定性。
MRACSTC
07
自适应轨迹跟踪核心
基于动力学模型的自适应律设计，参数估计与更新。
核心自适应律
08
滑模控制基础
滑模面设计，趋近律，抖振问题及抑制方法。
滑模抖振
09
自适应滑模控制
结合自适应与滑模，鲁棒性提升，工程实现技巧。
自适应滑模鲁棒
10
阻抗控制与导纳控制
力位混合控制，自适应阻抗控制，柔顺装配应用。
阻抗柔顺
11
迭代学习控制(ILC)
重复运动场景下的轨迹优化，P型与PD型ILC。
ILC重复
12
神经网络自适应控制
RBF神经网络，权值自适应更新，非线性逼近。
RBF神经网络
13
模糊自适应控制
模糊逻辑系统，模糊规则自适应调整，专家经验融合。
模糊专家
14
传感器融合
编码器、力矩传感器、视觉传感器，卡尔曼滤波与状态估计。
融合卡尔曼
15
实时系统与通信
EtherCAT总线，实时操作系统(RTOS)，任务调度与延迟分析。
EtherCATRTOS
16
仿真环境搭建
MATLAB/Simulink仿真，CoppeliaSim(V-REP)联合仿真，ROS/Gazebo。
仿真ROS
17
C++与Python实现
Eigen库使用，机器人工具箱，代码架构与模块化设计。
Eigen模块化
18
参数辨识实战
最小二乘法，递推最小二乘，激励轨迹设计。
辨识最小二乘
19
自适应律调试
增益调节，收敛速度与稳定性权衡，仿真验证。
调试收敛
20
抗饱和与积分保护
执行器饱和，积分windup，条件积分与变结构方法。
抗饱和windup
21
奇异点与避障
运动学奇异点处理，自适应避障策略，安全轨迹重规划。
奇异点避障
22
变负载工况
抓取不同重量物体，自适应补偿，质量与惯量在线估计。
变负载在线估计
23
高速高精度场景
前馈补偿，加速度约束，轨迹跟踪误差分析。
高速前馈
24
多机器人协同
主从控制，分布式自适应，一致性算法。
协同一致性
25
移动操作臂
移动基座与机械臂联合控制，自适应运动规划。
移动臂联合
26
故障诊断与容错
传感器故障检测，自适应重构控制，安全降级策略。
容错重构
27
工程部署
嵌入式平台移植，代码优化，看门狗与日志系统。
部署嵌入式
28
性能评估指标
跟踪误差(MAE/RMSE)，控制能量，鲁棒性测试方法。
评估MAE
29
行业案例
焊接、喷涂、装配、打磨场景的自适应轨迹跟踪方案。
案例焊接
30
前沿趋势
学习型控制(深度强化学习)，数字孪生，云端自适应控制。
前沿数字孪生