- 解决**参数不确定性(parametric uncertainty)** 下协作空中结构的鲁棒控制问题
- 现有**非线性模型预测控制(Nonlinear Model Predictive Control, NMPC)** 在参数不确定时可能违反约束，需要在线约束收紧
- 研究背景：协作空中链在飞行中受连杆质量、长度和惯性等参数变化影响，需保证安全裕度
- 提出**基于灵敏度的管式NMPC(sensitivity-based tube NMPC)**，通过传播**一阶参数状态灵敏度(first-order parametric state sensitivities)** 沿时域
- 利用灵敏度在线计算**约束收紧裕度(constraint-tightening margins)**，鲁棒化**链间分离约束(inter-link separation constraint)** （使用**平滑余弦嵌入(smooth cosine embedding)** 实现）和**推力幅度界限(thrust-magnitude bounds)**
- 考虑**输入速率驱动(input-rate actuation)** 模型，强制执行推力和力矩的**摆率限制(slew-rate)** 和**幅度限制(magnitude limits)**
- **首创性**：将**一阶灵敏度传播(first-order sensitivity propagation)** 与**管式NMPC(tube NMPC)** 结合，在线计算约束收紧裕度，无需离线设计鲁棒备选控制器
- **高效率**：通过灵敏度分析直接收紧约束，避免求解**鲁棒优化(robust optimization)** 的高计算成本，跟踪性能与名义NMPC相近
- **新约束处理**：采用**平滑余弦嵌入(smooth cosine embedding)** 实现分离约束，保证约束可微且适用于灵敏度传播
- 为**参数不确定性下的协作空中结构** 提供了一种高效鲁棒控制范式，结合灵敏度与管式NMPC
- 在**MATLAB** 仿真中通过**边界机动(boundary-hugging maneuvers)** 和**蒙特卡洛不确定性采样(Monte-Carlo uncertainty sampling)** 验证，约束裕度显著改善
- 方法保持**名义NMPC(nominal NMPC)** 的跟踪性能，同时增强鲁棒性，适用于实际飞行场景