摘要
气动肌肉作为一种新型柔性驱动器，具有柔顺性好、功率重量比高、成本低等优点，在机器人、康复医疗等领域展现出巨大的应用潜力。
然而，气动肌肉具有高度非线性、时变性和强耦合等特点，传统控制方法难以实现高精度控制。
滑模控制作为一种非线性控制方法，对系统参数变化和外部扰动具有鲁棒性，但其抖振问题限制了其在实际系统中的应用。
自适应控制可以实时估计系统的不确定参数，提高控制系统的精度和鲁棒性。
神经网络具有强大的非线性逼近能力，可以逼近气动肌肉的复杂非线性模型。
将神经网络与自适应滑模控制相结合，可以充分发挥各自优势，实现气动肌肉的高精度、自适应控制。
本文综述了气动肌肉自适应滑模控制的研究现状，阐述了气动肌肉的驱动特性、数学模型和控制方法，重点介绍了基于神经网络的气动肌肉自适应滑模控制方法，并对其应用进行了展望。
关键词：气动肌肉；自适应控制；滑模控制；神经网络；非线性系统
近年来，随着机器人技术和智能控制理论的快速发展，柔性驱动器在机器人、康复医疗、航空航天等领域的应用日益广泛。
气动肌肉作为一种新型柔性驱动器，其工作原理类似于生物肌肉，通过充放气体改变自身长度和力的大小，具有柔顺性好、功率重量比高、成本低、安全性好等优点，成为近年来机器人和自动化领域的研究热点[1-3]。
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