优化仿生腕部运动：基于模型预测控制的方法

将先进的控制策略集成到仿生手掌中对于提高其适应性和性能至关重要。本研究提出了一种基于模型预测控制(MPC)策略的实现方法，用于控制连接于弹性连续型腕部节段的tendon驱动式仿生手的运动，同时降低计算开销。MPC在提高仿生手的功能性和响应性方面发挥着关键作用。通过利用预测建模，该方法实现了精确的运动调整，同时考虑动态用户交互。这种先进的控制策略使仿生器能够预见未来运动，并根据当前仿生器状态和用户意图进行调整。分别采用欧拉-伯恩斯森梁法和拉格朗日方法进行进行运动学和动力学建模。通过仿真和实验验证，我们展示了MPC在优化腕部关节和用户控制方面的有效性。我们的发现表明，该技术显著提高了仿生手的灵活性，使运动更加自然和直观。这一研究为机器人和生物医学工程领域提供了一条有前景的智能仿生系统发展方向。