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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种用于机械臂轨迹跟踪控制的鲁棒模型预测控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119526395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411693115.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种用于机械臂轨迹跟踪控制的鲁棒模型预测控制方法是由彭超;孙佳伟;邹见效;熊倩;张贵仙;曾楷榕;吴俣琛设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于机械臂轨迹跟踪控制的鲁棒模型预测控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于机械臂轨迹跟踪控制的鲁棒模型预测控制方法，涉及多自由度机械臂轨迹给跟踪控制领域。该方法将机械臂系统的扰动和参数摄动变换为集总扰动，建立机械臂系统误差模型，并基于逆动力学方法对误差系统进行反馈线性化；基于机械臂系统误差模型，设计标称系统模型预测控制器，设计终端区域、终端控制律及相应的终端代价，保证了滚动区间优化在各时间步上的可行性。本发明方法能够处理机械臂系统的不确定性与扰动，并且保证系统约束的满足，实现高精度的轨迹跟踪控制以及输入力矩的优化。

本发明授权一种用于机械臂轨迹跟踪控制的鲁棒模型预测控制方法在权利要求书中公布了：1.一种用于机械臂轨迹跟踪的鲁棒模型预测控制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.建立扰动影响下的机械臂状态空间模型，并对机械臂的约束建模，并建立跟踪误差的状态空间模型； S2.基于逆动力学方法，对机械臂跟踪误差状态空间方程进行反馈线性化，并对线性化后的SISO双积分系统进行离散化；再基于离散化的约束线性SISO双积分系统得到对应的标称系统状态方程； S3.设计扰动不变集合和Tube集合，定义最优控制问题并求解； S4.建立鲁棒模型预测控制优化问题，并将初始状态作为决策变量，最后求解得到鲁棒隐式模型预测控制律，完成用于机械臂轨迹跟踪的鲁棒模型预测控制； 步骤S1具体包括： a1.将机械臂动力学模型转化为状态空间模型，并将不确定性等效为集总扰动； 具有扰动的n自由度旋转关节刚性机械臂系统的动力学模型表示如下： 其中，分别表示n个关节的位置、速度和加速度，为n维的向量空间；表示对称正定惯量矩阵，表示向心科里奥利矩阵，表示重力向量，M0q、G0q分别表示机械臂惯性矩阵、向心科里利奥矩阵和重力向量的标称值，ΔMq、ΔGq分别表示机械臂惯性矩阵、向心科里利奥矩阵和重力向量的建模不准确性与参数摄动，为n×n的矩阵空间，为n维的向量空间；τ为驱动力矩向量，τd为作用在关节上的外部扰动扭矩向量； 令为系统状态变量，为系统输入变量，则机械臂系统的动力学模型改写为状态空间形式： 其中， 表示集总扰动，包括外部扰动和系统参数摄动； a2.建立机械臂系统的约束模型； 机械臂受到角度约束、角速度约束与驱动力矩约束，约束模型为： 其中，为机械臂关节角度和角速度的上限；为机械臂的驱动力矩上限； a3.建立机械臂系统跟踪误差的状态空间模型，具体如下： 在状态空间中，跟踪误差方程定义为： xe＝x-xref 其中，为误差系统状态变量，为机械臂关节参考轨迹，xref1为关节角度x1的参考轨迹向量，xref2为关节角速度x2参考轨迹向量；机械臂关节参考轨迹xref是有界的，并且连续、足够光滑，同时至少存在三阶连续导数； 对跟踪误差方程求导，并将机械臂关节参考轨迹和机械臂状态空间方程代入，得到机械臂跟踪误差状态空间方程：

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