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（1）关节模组一体化设计与MA-BP参数优化方法：
关节模组采用谐波减速器+力矩电机+双编码器构型，额定输出扭矩150Nm，重复定位精度±0.01°。建立包含齿轮传动间隙和摩擦Stribeck模型的关节动力学方程，通过参数辨识实验获得粘滞摩擦系数B=0.32Nms/rad、库伦摩擦Tc=4.5Nm。针对速度环PI控制器参数整定难题，设计基于蜉蝣算法优化反向传播神经网络MA-BP的响应预测模型。通过正交实验采集162组负载和角速度组合下的超调量与响应时间，训练MA-BP模型，网络隐层两层，节点16和8，预测超调量MAE仅0.47%。然后利用拉丁超立方采样生成5000组常用工况，由MA-BP预测性能，结合枚举法寻找最优Kp、Ki，形成参数查找表。将优化后的PI参数注入驱动器，实测在阶跃响应中超调从12.5%降至3.8%，响应时间从85ms缩短至53ms，为机械臂精准控制打下基础。
（2）改进RRT*避障路径规划与B样条轨迹平滑：
为解决船舶格子间狭窄空间的路径搜索问题，提出目标偏置概率动态调整RRT*算法BP-ARRT*。节点采样时，以p_goal=0.2的概率直接选择目标点，加快收敛；同时每迭代100次执行一次目标概率检测调优，当目标附近节点密度低于阈值时提高p_goal至0.4。在扩展新节点时，加入基于分离轴理论的碰撞检测函数，针对格子间肋板障碍快速剔除不可行节点。规划出离散路径后，采用均匀三次B样条进行轨迹参数化，确保各关节位置、速度连续。在MATLAB仿真中，模拟格子间内部六种典型障碍布局，BP-ARRT*平均路径长度比标准RRT*缩短7.2%，规划时间平均减少41%，路径曲率最大下降22%，易于机械臂高速跟踪。轨迹通过逆运动学解算为六个关节角度序列，关节角加速度限制满足电机驱动能力。
（3）ESO-MPC轨迹跟踪控制器设计与CoppeliaSim实验验证：
为抑制焊接过程中的建模不确定性和外部干扰，提出扩张状态观测器与模型预测控制结合的ESO-MPC控制器。将机器人动力学模型不确定部分、关节摩擦和负载变化统一视为集总扰动，扩张为新的状态量，设计三阶线性扩张状态观测器估计该扰动并前馈补偿。MPC控制器以二次型目标函数优化控制力矩，预测时域8步，约束关节力矩不超过120Nm。在CoppeliaSim中建立船舶格子间虚拟场景，导入机械臂URDF模型，使末端执行跟踪一条空间焊缝路径。ESO-MPC的末端跟踪均方根误差为0.38mm，最大误差1.12mm，而传统MPC分别为0.79mm和2.35mm。搭建实物试验台，六轴机械臂夹持激光跟踪仪靶球测量，实测最大跟踪误差仅0.95mm，满足焊接工艺对轨迹精度的要求。
import numpy as np from scipy.spatial import KDTree import random import torch import torch.nn as nn # MA-BP 模型 class MA_BP(nn.Module): def __init__(self, input_dim=2, hidden1=16, hidden2=8): super().__init__() self.net = nn.Sequential(nn.Linear(input_dim, hidden1), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden1, hidden2), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden2, 2)) # 输出超调,响应时间 def forward(self, x): return self.net(x) # 训练伪代码 model = MA_BP() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # loss = ... # BP-ARRT* 路径规划简化 def bp_arrt_star(start, goal, obstacles, max_iter=1000): nodes = [start] parent = {tuple(start): None} for _ in range(max_iter): if random.random() < 0.2: rnd = goal else: rnd = [random.uniform(0,3), random.uniform(0,2), random.uniform(0,1)] # 最近邻 dists = [np.linalg.norm(np.array(n)-np.array(rnd)) for n in nodes] nearest = nodes[np.argmin(dists)] direction = np.array(rnd)-np.array(nearest) new_node = (np.array(nearest) + 0.05*direction/np.linalg.norm(direction)).tolist() # 碰撞检测简略 collision = False for obs in obstacles: if np.linalg.norm(np.array(new_node[:2])-np.array(obs[:2])) < obs[2]: collision = True; break if not collision: nodes.append(new_node) parent[tuple(new_node)] = nearest if np.linalg.norm(np.array(new_node)-np.array(goal)) < 0.05: # 回溯路径 path = [goal] while path[-1] != start: path.append(parent[tuple(path[-1])]) return path[::-1] return None # ESO-MPC 控制器部分 class ESO: def __init__(self, w0=50): self.z1, self.z2, self.z3 = 0,0,0 self.w0 = w0 def estimate(self, y, u, dt): e = self.z1 - y self.z1 += dt*(self.z2 - 3*self.w0*e) self.z2 += dt*(self.z3 - 3*self.w0**2*e + u) self.z3 += dt*(- self.w0**3*e) return self.z1, self.z2, self.z3 def mpc_control(q_des, state, H=8): # 简化，返回力矩 return np.clip(10*(q_des - state[0]) - 2*state[1], -120, 120) if __name__ == '__main__': obs = [[1.5,1.0,0.2]] # 障碍物 path = bp_arrt_star([0,0,0], [2,1.5,0.5], obs, max_iter=500) print('规划路径点数:', len(path) if path else 0) eso = ESO() t, dt = 0, 0.01 for k in range(100): y = 0.01 * np.sin(t) + 0.005* np.random.randn() z1,z2,z3 = eso.estimate(y, 0.2, dt) t += dt print('扰动估计:', z3)
)
