应急隔离机器人作为高速公路事故救援与施工隔离的关键智能设备，可解决传统人工布设交通锥效率低、安全风险高的工程难题。然而，其运动过程中会受到多重约束和不确定性因素的影响，导致现有控制理论方法难以保障高精度协同布设与稳定运行。本项目围绕应急隔离机器人动力学建模与自适应协同控制展开研究，通过分析高速公路作业场景的多模态特征，构建融合车道线、目标任务、避障等多重约束条件，以及系统参数、外部扰动和感知误差等不确定性因素的层级式动力学模型，揭示多重约束与不确定性的作用机理；设计基于约束跟随与神经激活函数的自适应鲁棒协同控制器，提升应急隔离机器人协同控制精度与系统稳定性；构建融合特征优选与混合博弈论的多目标优化框架，阐明控制参数对系统瞬态响应、稳态精度与能量消耗的调控规律，实现系统性能与能耗之间的均衡优化。研究成果有助于解决机器人复杂动力学控制中的共性难题，为高速公路智能管控提供理论基础与关键技术支撑。
 

动力学模型；应急隔离机器人；约束；不确定性；自适应协同控制