北大团队提出柔性臂运动预测混合模型

北京大学谢广明、张飞天团队提出一种混合预测模型，用于抑制柔性机械臂逐步预测中的误差累积，成果发表于 RSS 2026。该模型由平衡锚定模型和轻量修正模型组成。 在仿真三维缆驱机械臂上，团队让模型预测训练范围之外的 200 步（6 秒）运动，混合模型的误差比单用锚定模型降低超过四分之一，19 项测试均未失准。在液压软体鱼尾实机上，其误差为锚定模型的一半或更低、修正模型的四分之一或更低。 团队称，更稳定的预测可让控制器先在计算机中试算多种动作并挑选最安全的一种。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。