基于机器学习和LQR控制的空间双臂机器人控制方法

本发明涉及机器人控制技术领域，特别涉及一种基于机器学习和LQR控制的空间双臂机器人控制方法。包括：构建空间双臂机器人在太空环境的动力学模型；观察空间双臂机器人轨迹，构建跟随误差；跟随误差结合深度学习模型，获取空间双臂机器人控制的预测误差；根据预测误差，设计LQR最优控制。本发明不同于传统控制器仅基于当前状态反馈，本发明通过预测未来偏差，提前进行控制补偿，显著提高了动态系统对外界变化的适应性。