Diff-ILC：面向黑盒位置指令机械臂的可微迭代学习控制

作者提出Diff-ILC，一种在线双层框架，在物理机器人执行之间自适应调整约束迭代学习控制（ILC）更新参数，面向底层控制器不可访问的位置指令机械臂。方法先从成对平滑扰动中一次性辨识闭环微分模型并保持固定，每次试验用约束二次规划求可行指令修正，以真实锚定的下一试验预测定义任务级目标，并通过隐式微分局部活跃KKT系统获得超梯度，从而在不增加机器人执行次数的情况下完成多次计算参数更新。在6自由度DOBOT CR3上对未见平面和三维轨迹的实验显示。