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摘要：本发明提供了基于合作博弈论的自适应鲁棒控制轮腿机器人的设计方法，包括以下步骤：S1、建立具有不确定性参数的模糊欠驱动系统UMS动态模型，再写出双足轮腿机器人的跳跃过程的动力学模型；S2、在控制过程中将规定轨迹表述为施加在模糊UMS的伺服约束；S3、考虑轮腿机器人系统的不确定性进行自适应鲁棒控制算法的设计；S4、基于合作博弈论构建控制过程中的性能指标；S5、进行数值仿真，观测结果，对控制效果进行分析，最后给出结论。本发明通过引入模糊集理论来构建具有不确定性参数的动态模型，该方法能够有效应对系统内部参数随时间变化且受限的不确定性，显著提高了机器人在复杂地形和动态环境中的轨迹跟踪精度。

主权项：1.基于合作博弈论的自适应鲁棒控制轮腿机器人的设计方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、建立具有不确定性参数的模糊欠驱动系统动态模型，再写出双足轮腿机器人的跳跃过程的动力学模型；S2、在控制过程中将规定轨迹表述为施加在模糊UMS的伺服约束；S3、考虑轮腿机器人系统的不确定性进行自适应鲁棒控制算法的设计；S4、基于合作博弈论构建控制过程中的性能指标，再通过“Pareto最优”方法找到能使两个性能指标平衡的最优参数，是控制一个复杂系统时需要的两个重要参数的最佳值，具体包括如下：首先，设计基于不确定性模糊信息的双参数性能指标：提出了k1和k2的性能指标，对于任何一个ts建立： 其中，对公式25通过D-操作得到： 看出J1这个性能指标反映了系统在初始时刻ts到无穷大时间内的累积误差，考虑了系统状态的偏差，如位置、速度等，以及控制参数k1和k2对这些偏差的影响；同样，对公式26通过D-操作得到 由此得到J2这个性能指标反映了系统在无穷远处的误差水平，即系统的最终误差状态，它通常与系统的稳态性能有关，衡量系统在长时间运行后是否能够达到或接近期望的状态；接下来，通过以下步骤合作博弈得到了最优设计：首先，要找到这样对于任何一个都有： 为了找到使用引理1:决策是Pareto最优的，如果存在使其满足： 决策对是Pareto最优的，如果存在加权因子γ10和γ20，且γ1+γ2＝1，使得： 其中， 因此，解决以下约束优化问题：对于任何ts和给定的D1,2， 为了得到这个解，对Jk1，k2应用了偏微分算子 接下来使， 其中，k1∈D1，k2∈D2；随后，方程31通过方程35和36的解来最小化，且该解为Pareto最优解；基于上述分析，得到了得到的最小性能指标： 最后，将将平衡参数应用于自适应鲁棒控制，完成欠驱动机械系统的不确定性控制；S5、进行数值仿真，观测结果，对控制效果进行分析，最后给出结论。

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