本文档属于类型a：单篇原创性研究论文的学术报告。以下是针对Yanan Qin和Qi Chen在《IEEE Transactions on Industrial Electronics》期刊（2025年7月第72卷第7期）发表的论文《A Hierarchical Dynamic Obstacle Avoidance Strategy Based on Decision-Making and Control Architecture for Cable-Driven Continuum Robots》的详细报告。

研究团队与发表信息

本文由上海理工大学机械工程学院的Yanan Qin（第一作者）与Qi Chen（通讯作者）合作完成，发表于IEEE工业电子领域的顶级期刊《IEEE Transactions on Industrial Electronics》，2024年12月11日在线发布，2025年7月正式刊出。研究得到中国国家自然科学基金（项目号62033009、52127813、52471336）的支持。

学术背景与研究目标

科学领域：本研究属于柔性机器人（Cable-Driven Continuum Robots, CDCRs）的运动控制领域，聚焦动态避障决策与轨迹跟踪的层级化架构设计。

研究动机：传统刚性机械臂在复杂动态环境中避障能力有限，而CDCRs凭借高自由度、轻量化和模块化特性，更适合狭窄空间操作（如医疗、农业和危险环境）。然而，动态障碍物的随机运动导致传统避障策略（如人工势场法或采样算法）适应性不足，亟需结合决策与控制的新型架构。

研究目标：提出一种层级化框架，整合决策模块（基于有限状态机FSM）与控制模块（基于双层模型预测控制MPC与超螺旋观测器STO），实现CDCRs在动态障碍物场景中的安全、高效运动。

研究方法与流程

1. 系统架构设计

研究提出FSM-STO-IMPC框架，分为两层：
- 决策层：采用有限状态机（FSM）实时生成驱动信号（避障、超车、减速），依据障碍物位置变化动态切换状态。
- 控制层：设计双层改进模型预测控制（IMPC）：
- 轨迹规划层：结合STO预测障碍物运动趋势，并引入改进灰狼优化器（IGWO）解决MPC局部最优问题。
- 轨迹跟踪层：通过IMPC实现高精度跟踪，避免碰撞约束。

2. 核心算法开发

• 超螺旋观测器（STO）：用于估计动态障碍物的位置与速度，其误差收敛性通过参数矩阵（(k1=0.28I{3×3})、(k2=0.23I{3×3})）保证有限时间稳定性。
  
• 改进灰狼优化器（IGWO）：在标准GWO中引入探测行为，通过动态调整搜索半径避免局部最优，提升MPC的全局优化能力。
  

3. 实验验证

• 实验平台：CDCRs由4个电机驱动，配备GY-95T姿态传感器和HC-SR04超声波传感器，通过dSPACE-DS1005实时控制。
  
• 场景设计：
  
  • 动态避障实验：测试4种典型场景（单障碍避障、双障碍交互、反向运动障碍、传感器干扰场景）。
    
  • 对比实验：与现有方法（NMPC、APF-MPC）比较轨迹平滑性、计算效率与安全性。
    

主要研究结果

1. 层级策略的有效性验证

• 场景1（单障碍避障）：CDCRs通过加速-超车-归位流程完成避障，速度从0.05 m/s调整至0.07 m/s，轨迹误差仅0.15 cm。
  
• 场景4（传感器干扰）：STO在超声波传感器失效时仍能准确预测障碍物位置，避障成功率100%，而NMPC因缺乏估计能力发生碰撞。
  

2. 算法性能优势

• 轨迹优化：IGWO-MPC生成的轨迹长度（83.23 cm）显著短于APF-MPC（101.46 cm），计算时间减少32%。
  
• 跟踪精度：双层IMPC的跟踪误差（0.15 cm）比APF-MPC（0.24 cm）降低37.5%，收敛时间缩短至9.72秒。
  

3. 理论贡献

• STO-IMPC的鲁棒性：STO对障碍物运动的估计误差在0.6秒内收敛至0.005 m/s，优于传统MPC预测方法（>1秒）。
  
• FSM的灵活性：决策模块的状态转换逻辑（如“减速跟随”或“绕行”）可实时响应环境变化，提升系统适应性。
  

研究结论与价值

科学价值：
1. 提出首个将FSM决策与STO-IMPC控制结合的层级化框架，解决了CDCRs在动态环境中避障与跟踪的协同优化问题。
2. 通过IGWO算法克服了MPC的局部最优限制，为非线性控制系统提供了新优化思路。

应用价值：
- 医疗领域：适用于内窥镜手术中绕过人体器官的动态避障。
- 工业场景：在狭窄空间（如管道检测）中实现安全操作。

研究亮点

1. 创新架构：FSM-STO-IMPC框架首次实现了决策与控制的深度耦合，兼顾实时性与安全性。
   
2. 算法突破：IGWO的动态探测行为显著提升了MPC的全局优化能力。
   
3. 实验全面性：通过多障碍物交互与传感器失效场景验证了系统的鲁棒性。
   

其他重要内容

• 成本函数设计：公式（10）中引入常数0.06避免分母为零，同时减少微小距离波动对优化的影响。
  
• 未来方向：作者计划通过分层FSM降低状态复杂度，以应对高密度动态障碍场景。
  

（全文共约1800字）