关键词： 绳牵引并联机器人   模块化设计   自标定   阻抗控制   柔顺控制   零力控制  

摘要： 绳牵引并联机器人作为一种由传统杆并联机器人演变而来的特殊机器人类型,继承了传统并联机器人负载能力强、响应速度快的优势。同时,得利于绳索易于存储、质量轻、柔顺性好的特点,绳牵引并联机器人具有工作空间大、快速可重构、惯性质量低、建造成本低、结构简单、柔顺性好等优势。目前,绳牵引并联机器人的研究和应用仍处于起步阶段,距离技术成熟还有一定的距离。因此,设计一款应用于实验室开展绳牵引并联机器人通用技术研究的实验样机具有实际意义。针对这一实际需求,本课题进行了通用绳牵引并联机器人实验样机系统的整体设计与理论研究,并进行相关实验验证。针对实际实验室应用场景需求,设计了一款8绳驱动6自由度绳牵引并联机器人样机。样机采用模块化的设计方法,在关键绞盘模块上集成了高精度编码器和力传感器,并且设计了抱闸、绳索防松装置以防止掉电情况下绳索脱出。采用了模块化的设计方法一方面可以方便的进行设计、装配以及调试,另一方面也可满足绳牵引并联机器人快速重构实验验证需求。开展了绳牵引并联机器人运动学建模及标定建模。为了提高运动学建模精度,我们提出的运动学模型考虑了导绳滑轮圆弧半径的影响。为了得到实际机器人结构参数,机器人运行前,标定操作必不可少,同时考虑到绳牵引并联机器人需要频繁标定的需求,开发了一种高效的自标定方法。开展了绳牵引并联机器人柔顺控制研究。设计了阻抗控制策略方案,通过搭建Simulink仿真模型分析了各个阻抗控制参数效果以及进行了力/位置响应效果仿真实验。设计了应用于机器人拖动示教的零力控制方案。搭建了实验样机平台并设计了硬件控制系统。开展了绞盘模块的单模组性能实验,以验证单模组是否达到性能指标要求。开展了整机的运动学实验,包括高速实验、轨迹精度实验、多自由度演示实验。开展了整机的柔顺控制相关实验,包括阻抗控制实验以及拖动示教演示实验。

关键词： 助餐机械手   气动执行器   柔顺控制   阻抗控制   接触力   顺从运动  

摘要： 根据我国最新的全国残疾人抽样调查,我国社会存在着基数很大的手臂残疾人群。与此同时,随着老龄化程度的逐步加深,我国需要被照顾的老年人越来越多。对于这些人,国家在日常护理工作上每年都会投入大量的人力物力。一款能够帮助残疾人和老年人能让他们自己完成日常三餐的设备将会很好的缓解这一问题。目前,国内助餐机器人市场中大多数产品为进口产品,自主研发一款经济实用的助餐机器人可以填补我国在该领域的空缺。基于这一背景,本文进行了基于气动柔顺控制的助餐机械手的研究。由于气体具有可压缩性,气动设备输出的力本身就较“软”,当气动设备与环境接触时,可压缩的气体可以作为缓冲,对人友好,非常适合用于人机交互的场合。在此基础上,在助餐机械手的控制系统中加入柔顺控制,确保助餐机械手末端执行器与用户接触时表现出足够的柔顺性,避免产生过大的接触力。本文从手臂功能障碍人群对助餐机械手的实际需求出发,规定了助餐机械手的设计指标,设计了基于气动柔顺控制的助餐机械手结构。通过运动学分析,确定了助餐机械手的工作空间,并对典型的工作路径进行了轨迹规划。论述了开关阀的特点以及PWM的调制原理。通过合理的简化,使用质量流量方程、压力微分方程、力平衡方程建立了基于开关阀的气动系统非线性数学模型,并搭建了相应的仿真模型。结合设计完成的助餐机械手结构,对主要元件进行了选型。并对助餐机械手工作时的典型工况进行了分析,讨论了典型负载的力学特性。在控制系统中加入基于位置的阻抗控制,实现助餐机械手的主动柔顺性。论述了阻抗控制基本原理,分析了期望刚度、期望阻尼、期望质量对于阻抗控制的影响,从而明确了阻抗控制参数的选取原则。并对单自由度气动执行器接触环境负载进行了仿真。根据助餐机械手三维模型搭建了助餐机械手虚拟样机,通过虚拟样机和控制系统进行了联合仿真。对助餐机械手的单关节运动、末端执行器轨迹、末端执行器与用户接触的典型工况进行了仿真分析。助餐机械手各个关节协调运动,末端执行器的稳态位置误差在1mm以内;在阻抗控制的作用下,末端执行器与用户之间的接触力处于安全范围内;用户对末端执行器施加力,助餐机械手可以顺从力进行运动。

关键词： 自动充电机器人   轨迹规划   插拔过程   柔顺控制  

摘要： 随着电动汽车保有量的持续增加与充电技术的升级,市场中对于自动充电技术的需求日益提高。目前市场中自动充电机器人以位置控制为主,这将导致在进行充电插拔作业时机器人承受非期望力,减少机器人与充电装置的使用寿命。基于上述现象,提出了一种基于柔顺控制的自动充电机器人控制系统,在完成自动充电作业的同时保障作业过程的柔顺性,降低充电插拔过程中充电枪头的受力,保障机器人作业轨迹的柔顺。对基于Universal Robots(UR)5型机械臂的自动充电机器人运动学进行了分析。采用D-H参数法建立自动充电机器人关节坐标系,推导自动充电机器人正向运动学方程。根据所推导的机器人正向运动学,对传统的逆向运动学求解过程进行了研究,并总结分析了IKFast逆解算法的求解流程。使用MATLAB中的Robotics Toolbox验证所建立的自动充电机器人运动学的正确性,并对自动充电机器人的工作空间进行探究。在笛卡尔空间内,采用由二次函数过渡的线性轨迹规划方法对工作空间内的独立直线轨迹进行规划,实现直线运动中的速度与加速度的柔顺性。针对自动充电作业的特点,提出带有弧线过渡的空间连续直线规划方法,避免不同直线轨迹联结点出现尖角。采用快速搜索随机树算法对自动充电机器人的作业路径进行规划。从物理模型入手,对直接力反馈控制与导纳控制的原理进行了探讨,确定了两种控制方法的控制规律,并对导纳控制进行了离散化处理;借助MATLAB平台下的Simulink软件,对两种主动柔顺控制方法进行仿真分析,确定不同控制参数对控制效果的影响规律。分析插拔过程,将插拔接触过程划分为三个阶段,针对不同阶段的受力特点制定相应的调节策略。设计了自动充电机器人控制系统的软硬件。以RK3399为核心的嵌入式平台作为控制平台。基于ROS框架,对控制系统软件进行分层,设计了传感器驱动软件与主动柔顺控制器软件,根据机器人末端执行器的实时受力情况,计算机器人补偿修正量,再与UR5型机械臂的底层控制器进行控制信息交互,实现自动充电作业的柔顺控制。基于Qt框架,针对操作者身份不同设计了两类操作界面。采用共享内存加信号量的方式,实现自动机器人控制系统软件中各层次与进程间的数据通讯。搭建了自动充电机器人的模拟作业平台,结果表明设计满足预定目标。对柔顺控制算法的作业效果进行了验证,直接力反馈控制可降低作业时15%功率与62%受力,导纳控制则可降低机器人13%功率与51%受力。对柔顺控制参数的影响规律进行了验证。验证了两种控制算法可以提高自动充电机器人的鲁棒性,降低自动充电机器人对于定位精度的需求,直接力反馈控制可提高机器人60%的鲁棒性,导纳控制可提高机器人40%的鲁棒性。

关键词： 助力外骨骼   自适应阻抗控制   动力学   柔顺控制   步态识别  

摘要： 近年来,各国在军事领域的发展都不断加快,并相继推出了“未来士兵”的军事战略方针。此方针主要着眼于智能数字化作战平台,包括作战、侦察、通信、防护等各方面,其中单兵作战装备改造尤为重要。在未来战场的多变性和复杂性的要求下,单兵能够承载各种装备,适应各种环境,完成多样化的任务,不可避免的会增加单兵的负荷,这样一来对单兵的体能及机动能力造成了极大的影响。外骨骼作为一种新型的人机交互机器人,其可穿戴性为单兵负荷的增加提供了可能。作为人机强耦合的交互式机器人,如何在保证外骨骼穿戴时的舒适性和安全性的基础上,为穿戴者提供助力是亟需解决的难题。针对这一难题,本文从外骨骼机器人的动力学建模和柔顺控制策略这两大核心问题展开研究,并设计相关实验进行应用和验证。最后搭建下肢外骨骼机器人实验平台,并在实验平台上进行算法验证。本文首先介绍了下肢外骨骼机器人的系统组成,主要包括电机驱动系统、机械结构、控制系统和感知系统等,并从设计需求和功能实现方面分别进行了阐述。然后对人体解剖学和人体简化模型进行描述分析,建立了下肢外骨骼机器人的运动学和动力学模型,其中,当下肢外骨骼处于摆动相位时,将其等效为顶端固定的两连杆模型;当下肢外骨骼处于支撑相位时,将其等效为底端固定的三连杆模型。同时为了验证外骨骼运动学和动力学模型的准确性和实用性,在机器人仿真环境下搭建下肢外骨骼仿真模型,设计合理的实验进行验证。通过对比分析当前机器人的主流控制算法,结合下肢外骨骼机器人系统的特性以及对控制的需求,确定使用基于动力学模型的自适应阻抗控制算法。利用足底压力识别人体运动意图,将人体离线运动数据库中的运动数据作为期望运动轨迹传给外骨骼阻抗控制器,同时利用人机交互力信号作为阻抗控制的补偿,以降低延迟性。最后,本文在下肢外骨骼机器人实验平台上对柔顺控制算法进行了实验测试验证,对外骨骼系统样机进行了综合的性能评价。

关键词： 机器人   轴孔装配   视觉测量   力柔顺控制  

摘要： 本课题研发了一套基于视觉测量与力柔顺控制的轴孔装配系统，并在机器人上进行了算法开发与实验验证。该系统研究对推动机器人轴孔装配技术的智能化进程具有重要意义。　　论文研究了视觉成像理论与圆孔位姿测量理论，根据视觉测量系统的使用工况，在Halcon平台上设计了基于圆弧特征的圆孔位姿测量算法。针对工件反光和阴影的现象，进行了相应的处理。　　在力柔顺控制系统的开发中，对比了阻抗控制与力/位混合控制，并根据力/位混合控制模型在Visual Studio平台上设计了主动力柔顺控制算法。为了解决采集信号的噪音问题，对采集信号进行了加权递推平均滤波;为了解决传感器自身重力对力信号的影响，对力信号进行了重力补偿。为了解决运动不平稳的问题，提出了采用多任务功能的方法。　　将视觉测量与力柔顺控制结合到一起，设计了机器人轴孔装配的混合引导算法，研发了机器人轴孔装配系统，并进行实验验证。轴孔装配系统的硬件设备通过以太网通讯，软件采用多线程架构，目的是解决力信号采集和机器人控制的同步性问题。混合引导算法通过对位姿测量、接触力和位置的反馈，判别出轴孔所处的接触状态，再采用相应的位姿调整策略使机器人完成轴孔装配任务。在轴孔装配实验验证了算法的正确性和系统的实用性。

关键词： 轮廓误差估计   轮廓控制   特征深度估计   视觉伺服   阻抗力控制  

摘要： 机器人柔顺操作是当前研究和应用领域的热点问题。由于操作过程中接触力可能随位置变化,因此机器人需要具备指定位置处的指定力(即“定点定力”)控制能力。显然,“定点定力”的实现依赖机器人力/位姿精度的精准控制。然而,机器人力位控制存在如下问题:(1)采用轮廓误差定量评价机器人位姿精度时,轮廓误差的控制效果受其估计精度和控制器性能影响;(2)电机位置反馈形式的轮廓控制难以克服关节连杆变形对位姿精度的影响,需要进行末端位姿全闭环控制;(3)阻抗力控制中环境参数未知,阻抗参数选择困难,且较少考虑位置跟踪残差对力跟踪精度的影响,力控制性能有限。针对以上问题,本文在力形双环的机器人控制框架下,遵循“半闭内环轮廓控制→全闭内环视觉伺服→外环阻抗力控制”的研究思路,首先提出基于高精度轮廓误差估计的轮廓控制以及融合特征深度估计和图像误差度量的视觉伺服策略,以此改善机器人位姿精度,然后在环境参数在线估计和阻抗参数自适应变化基础上,通过位置跟踪残差修正的阻抗策略实现高精度接触力控制。论文的主要研究工作如下:(1)基于高精度轮廓误差估计的双滑模轮廓控制。定义六轴机器人轮廓误差,提出一种基于二阶泰勒展开和线性比的高精度轮廓误差估计方法。在此基础上,提出一种双滑模轮廓控制器。开放式六轴机器人实验表明,所提估计方法与当前最优方法相比,位置和方向轮廓误差分别可降低约39%和73%,计算量可降低约65%;所提控制器可有效降低控制信号抖动,与传统滑模轮廓控制器相比,位置和方向轮廓误差分别可降低约25%和27%。(2)基于插值的轮廓误差估计和基于分量的轮廓控制。提出一种基于二次多项式插值的位置轮廓误差估计方法,并利用位置估计结果和线性插值估计方向轮廓误差。通过在任务空间中对跟踪误差和轮廓误差分量加权求和,并对新构造的误差向量指定二阶动力学特性,提出一种基于分量的轮廓控制器。开放式六轴机器人实验表明,所提估计方法无需除参考位姿外的其余任何曲线信息,与(1)中方法相比,估计精度类似,但计算量可降低约37%;所提控制器有效避免现有轮廓控制器中局部轨迹区域轮廓误差不降反增的问题。(3)融合特征深度估计和K-L散度图像误差度量的视觉伺服。分析经典相机透视模型,获得透视系统动力学方程。提出一种对数降阶特征深度观测器结构。提出一种基于K-L散度图像误差度量的视觉伺服方法。MATLAB/Simulink仿真表明,所提观测器与现有典型观测器相比具有全局渐进收敛性、比指数结构更快的收敛速率、较少限制的可观性条件以及较强的噪声鲁棒性等综合优势;两轴运动实验表明,所提观测器与Kinect V2传感器相比最大估计误差不超过0.05188 m。Vi SP仿真表明,所提伺服方法无需特征提取、跟踪与匹配过程,与基于直方图的方法相比,收敛速率可提高40%以上。(4)考虑位置跟踪残差的自适应阻抗力控制。分析传统基于位置的阻抗控制框架下影响力跟踪精度的相关因素,进而考虑机器人位置跟踪残差修正该阻抗策略。采用现有自适应方法估计环境刚度和位置参数。在此基础上,根据模型参考自适应理论实现阻抗刚度和阻尼参数的实时调整。MATLAB/Simulink仿真表明,所提自适应阻抗控制方法可有效降低接触力突变时产生的力振荡;六轴机器人接触实验表明,与未考虑位置跟踪残差情况相比,考虑位置跟踪残差可降低80%以上的力跟踪误差。叶片机器人磨抛应用进一步验证了所提力控制方法在实际工况下的有效性。

关键词： 机械臂   柔顺控制   阻抗控制   速度调制  

摘要： 随着当今科学技术的快速发展,高新技术已成为世界各国争夺的焦点,机器人技术作为高新技术的重要分支受到了各国的重视。随着机器人技术的不断发展,工业机器人作为机器人家族中重要一员,其相关技术也随之不断创新。在层出不穷的各种技术中,工业机器人在装配、柔性放置等力觉触控任务上的应用和发展也得到了人们的广泛关注。传统的工业机器人仅具有位置控制功能,只能执行一些简单的接触任务,例如焊接和喷漆。但是,有许多不同的任务需要与环境接触,并且对接触力有一定的要求。这对于当前的工业机器人来说是一个巨大的挑战。如何保证机器人作业中的接触力恒定并且能对外界环境做出反应是热门的研究内容。阻抗控制是一种把运动的位置轨迹和力控制结合起来同时进行的控制方法。位置控制和力控制同时在一个框架中进行,整个系统的稳定性较高,能够较好的应对环境的变化。动态系统可以调节速度大小,在接触时有一个较小的接触速度,从而减少振动力,实现较好的恒力跟踪。因此,将两种算法结合起来,可以较好的完成一些接触作业。本文主要提出了一种基于动态系统和柔顺控制的力控制策略,用于解决在加工过程中工具与工件之间的不稳定接触问题,并且通过实验证明了算法相比于传统方法在实际应用中的价值。本文主要研究内容如下:(1)介绍了阻抗控制算法的两种不同方法,分析了阻抗控制的力跟踪方法,对阻抗控制的稳定性进行判断。(2)进行接触力的测试,对比阻抗控制和示教模式下接触力的情况。通过改变不同的阻抗控制参数,研究这些参数对于控制过程的影响。(3)介绍动态系统的三种调制方法,了解动态系统的调节机制。提出了一种基于动态系统和柔顺控制的力控制策略,用于解决在加工过程中工具与工件之间的不稳定接触问题。(4)根据提出的方法进行单自由度的阻抗控制实验和打磨实验。实验表明,基于动态系统和柔顺控制的力控制策略能够有效的平衡振动力,并且对外界环境做出反应,在打磨作业中具有较好的应用价值。

关键词： 人机交互   全臂接触力   神经网络   参数辨识   阻抗控制  

摘要： 接触型人机交互技术在工业、军事、医疗护理等领域都有广泛的应用前景。机器人需要通过力感知的方式与人进行交互,为了在保障人安全的同时实现机器人自然、平滑、柔顺的运动,这就要求机器人对接触力的检测由末端扩展到任意位置。然而,目前的皮肤传感器不成熟、在机器人关节处集成力传感器复杂,这些问题极大的限制了人机交互的灵活性。为此,本文提出了基于电机驱动电流和机器人先验动力学知识的动力学参数辨识及对应的全臂接触力感知方法,之后采用基于位置控制的阻抗控制方法,实现了无需额外安装力/触传感器的机械臂全臂的柔顺控制。首先,本文以三自由度机械臂平台为主要研究对象,分析了其机械机构、驱动和控制系统,运用DH表示法对机械臂的运动学建模,建立了机械臂末端在空间的位姿与关节变量之间的关系,并用解析法求出了反解,分析了其工作空间,从而为运动控制提供理论基础。其次,通过分析神经网络的训练过程,建立了基于机械臂动力学先验知识的神经网络,以机械臂运动过程中关节变量与关节力矩之间的关系作为训练目标,对机械臂动力学模型进行离线训练,实现外界作用力在关节空间映射的实时估计。在训练过程中采用了一种由末端关节到初始关节参数辨识的方法,该方法的优势在于克服了传统方法中由于训练过程中鞍点所造成的辨识结果对初值的依赖性。实验表明该方法不仅降低了训练所需样本的数量,同时神经网络可以有效的泛化到未观测空间,减少了优化过程中的鞍点数量,实现神经网络对理想动力学参数的精准辨识。再次,在得到精确动力学模型及接触力在关节空间映射的基础上,采用了基于位置控制的阻抗控制方法进行机械臂柔顺控制。对于阻抗外环,提出一种将S型生长曲线函数作为权重的改进阻抗模型,提高了机械臂对接触力变化的敏感度;内环采用了基于RBF神经网络的自适应滑模控制器以实现良好的轨迹跟随,从而保证人机协作系统的安全与高效的运行。最后,通过LABVIEW编写了三自由度机械臂的整体控制程序,并进行了人机协调运动实验,实现了机械臂和人自然友好的握手。实验结果证明,本文提出的基于电机驱动电流和机械臂动力学的力感知方法是有效的,并且可以精确的检测机械臂全臂接触力信息,并在此基础上通过关节阻抗控制实现人机协调动作。

关键词： 迟滞建模   气动肌肉   自适应阻抗控制   柔顺控制器   层级柔顺  

摘要： 由于老龄化加剧、运动受伤以及各种疾病等原因,我国肢体受损的人数逐年增加,而专业护理人员不足,医疗康复资源紧缺,康复机器人通过机器人辅助改善患者的运动能力,可解决此问题。在康复训练的中后期,患者具有一定的运动能力,然而传统的被动康复训练往往忽略了患者的主动运动能力,所以设计一种能充分激发患者主动运动能力的主动康复训练策略具有重要的研究意义。现有的康复机器人的驱动器大多是刚性的,存在柔顺性和安全性较低的问题,容易造成患者在康复过程的二次损伤,而气动肌肉作为一种新型的柔性驱动器,具有输出力/自重比大、柔顺性好、价格低等优势,适宜用于安全性和柔顺性要求极高的康复领域。但是气动肌肉具有非对称的迟滞特性和时变性等特性,这导致对其驱动的机器人的精确控制十分困难。针对上述问题,本文以气动肌肉驱动的三自由度脚踝康复机器人为研究对象,结合气动肌肉驱动器的迟滞模型,设计一种关节柔顺控制器,充分利用气动肌肉自身的柔顺性实现机器人关节空间的柔顺控制。同时,根据轨迹跟踪误差等信息,研究自适应阻抗控制。将以上两种控制方法相结合,研究一种层级柔顺控制策略。本文的主要研究内容如下:(1)考虑气动肌肉的强非线性、非对称迟滞特性对轨迹控制的影响,采用Hammerstein模型对其迟滞特性进行建模。为解决BP(Back Propagation,BP)神经网络单值映射的局限性,利用Modified Prandtl-Ishlinskii(MPI)模型建立迟滞系统输入输出之间的映射关系,将迟滞系统的多值映射转变为单值映射,将神经网络成功应用于迟滞系统建模的研究中,并采用Levenberg-Marquardt(L-M)方法对模型中的参数进行识别。(2)在位置控制的基础上研究一种自适应阻抗控制方法,充分考虑患者的康复程度,实现个性化的轨迹规划。针对康复过程中无法迅速消除突加痉挛力的现象,提出一种基于高斯函数权值调整的自适应阻抗控制方法,统筹解决柔顺性以及位置跟踪问题。根据轨迹跟踪误差实时调整阻抗控制参数,得到符合患者康复状态的期望轨迹,并通过权值调整削弱突加痉挛力的作用。(3)针对康复训练中柔顺性和安全性低的问题,建立气动肌肉驱动器的三元素模型,同时考虑非对称迟滞特性对位置跟踪的影响,设计基于迟滞补偿的气动肌肉关节柔顺控制器。在此基础上,结合任务空间的自适应阻抗控制,设计一种层级柔顺控制策略,充分利用气动肌肉的柔顺性,保证机器人关节空间的柔顺性,并通过实时调整阻抗参数,在任务空间保证位置的高精度控制的同时确保康复训练的柔顺性与安全性。

关键词： Stewart平台   主动柔顺   阻抗控制   联合仿真   模糊自适应控制  

摘要： 本文来源于工程项目,该项目需要远程全自动操作实现各种电连接器、信号连接器、气路连接器的全自动对接和各路信号的全过程监控。保证连接器的成功对接,是模型实验装置在各个实验段实现安全、可靠完成转运的必要保障。在连接器对接过程中,需要保证对接过程的柔顺性,根据该任务要求,设计了一套连接器主动柔顺对接系统,该系统采用六自由度并联机构作为驱动,使用模糊自适应阻抗控制策略进行控制。本文的主要研究内容如下:通过对连接器对接系统功能需求分析及被动柔顺样机的实验分析,确定了采用主动柔顺的对接方法,对连接器进行了选型及插拔力分析,并且对连接器主动柔顺对接系统的结构总体方案进行了设计,对系统的对接流程进行了分析,确定了对接的关键步骤,最后,对主动柔顺机构进行了运动学正解、运动逆解,雅克比矩阵求解。总结了基于位置的阻抗控制和基于力的阻抗控制的基本原理,确定了采用基于位置的阻抗控制作为本文研究对象的控制策略,通过仿真研究了不同阻抗参数和环境刚度对阻抗控制器的性能影响,针对连接器主动柔顺对接系统,提出了基于单向力传感器的对接力解算方法及期望力解算方法,为了提高实际应用中系统响应的灵敏度和运行的稳定性,对各个自由度的进行了力的控制律设计。在不影响整体分析的情况下对控制策略进行一定的简化,设计了联合仿真的阻抗控制策略,建立了联合仿真平台,设计了基于力外环的阻抗控制器和基于位置内环的PID控制器。在对位置内环的PID控制器的参数进行整定后,通过改变虚拟样机模型的初始对接偏差条件,进行了不同偏差、不同速度工况下的仿真分析,将仿真分析的结果与几何理论推导的结果进行对比,验证了阻抗控制器调整结果的正确性。针对不同速度对接及变环境刚度情况下的控制性能差异,提出了阻抗控制器参数在线实时整定方法,设计了模糊自适应阻抗控制器,并且进行仿真验证,证明了模糊自适应控制器相对于之前人工整定的结果,能够使对接过程更为平稳,且超调更小,并且在不同对接速度情况下能够有较好的鲁棒性和适应性。