多学习隧道性能下螺栓作业机器人固定时间安全跟踪控制方法

本发明涉及一种多学习隧道性能下螺栓作业机器人固定时间安全跟踪控制方法，属于机器人自适应领域。该方法首先建立螺栓作业机器人系统模型，并设计一系列重要转换函数，将隧道型预设性能函数引入跟踪误差约束控制中，实现全局控制效果。利用复合学习控制消除持续激励条件，实现区间激励的弱激励条件，并设计一种新型的非线性快速积分终端滑模固定时间收敛控制器，保证跟踪误差的固定时间收敛，同时避免奇异性问题。最后，将上述控制方案与强化学习的Actor‑Critic架构相结合，形成一种新型的安全强化学习方法，在保证机器人跟踪性能安全性的同时，实现控制方案的最优化。该方法提升了螺栓作业机器人的精度和效率，确保了作业安全。