1.一種三自由度并聯(lián)機(jī)器人軌跡跟蹤方法，其特征在于，包括：
2.如權(quán)利要求1所述的三自由度并聯(lián)機(jī)器人軌跡跟蹤方法，其特征在于，所述獲取三自由度并聯(lián)機(jī)器人執(zhí)行軌跡相關(guān)的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)包括，關(guān)節(jié)空間數(shù)據(jù)、任務(wù)空間數(shù)據(jù)、外部環(huán)境與傳感器數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)軌跡誤差計(jì)算數(shù)據(jù)和機(jī)器人動(dòng)力學(xué)與能耗數(shù)據(jù)；
3.如權(quán)利要求2所述的三自由度并聯(lián)機(jī)器人軌跡跟蹤方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理包括：關(guān)節(jié)空間數(shù)據(jù)預(yù)處理，對(duì)機(jī)器人關(guān)節(jié)角度、關(guān)節(jié)角速度、關(guān)節(jié)加速度、驅(qū)動(dòng)力或力矩?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行去噪、歸一化和插值補(bǔ)全；
4.如權(quán)利要求3所述的三自由度并聯(lián)機(jī)器人軌跡跟蹤方法，其特征在于，所述智能預(yù)測(cè)模型基于歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和當(dāng)前實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)融合，采用非線性數(shù)學(xué)建模方法對(duì)軌跡誤差進(jìn)行預(yù)測(cè)，并用于優(yōu)化軌跡跟蹤控制參數(shù)的前饋補(bǔ)償，其中，所述智能預(yù)測(cè)模型包括：
5.如權(quán)利要求4所述的三自由度并聯(lián)機(jī)器人軌跡跟蹤方法，其特征在于，所述關(guān)節(jié)空間誤差建模采用logistic函數(shù)與積分計(jì)算，通過(guò)以下數(shù)學(xué)模型對(duì)關(guān)節(jié)空間誤差進(jìn)行預(yù)測(cè)：
6.如權(quán)利要求5所述的三自由度并聯(lián)機(jī)器人軌跡跟蹤方法，其特征在于，所述智能預(yù)測(cè)模型采用以下數(shù)學(xué)計(jì)算方法，綜合各誤差建模結(jié)果得到最終軌跡誤差預(yù)測(cè)值：
7.如權(quán)利要求6所述的三自由度并聯(lián)機(jī)器人軌跡跟蹤方法，其特征在于，所述進(jìn)行實(shí)時(shí)軌跡修正包括，設(shè)機(jī)器人當(dāng)前的視覺(jué)坐標(biāo)為，期望軌跡的坐標(biāo)為,則軌跡誤差計(jì)算公式如下：
8.如權(quán)利要求7所述的三自由度并聯(lián)機(jī)器人軌跡跟蹤方法，其特征在于，所述動(dòng)態(tài)調(diào)整控制參數(shù)包括，將誤差預(yù)測(cè)值和實(shí)時(shí)軌跡誤差進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，以形成綜合誤差指標(biāo)；
9.如權(quán)利要求8所述的三自由度并聯(lián)機(jī)器人軌跡跟蹤方法，其特征在于，所述持續(xù)優(yōu)化控制策略包括，基于機(jī)器人運(yùn)行過(guò)程中實(shí)時(shí)采集的軌跡誤差、傳感器數(shù)據(jù)及環(huán)境變量，動(dòng)態(tài)調(diào)整智能預(yù)測(cè)模型的參數(shù)，使其對(duì)誤差變化趨勢(shì)進(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)，并優(yōu)化預(yù)測(cè)精度；
10.一種三自由度并聯(lián)機(jī)器人軌跡跟蹤系統(tǒng)，用于實(shí)施如權(quán)利要求1至9任一所述的三自由度并聯(lián)機(jī)器人軌跡跟蹤方法，其特征在于，包括：