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申请/专利权人：河南科技大学
摘要：本发明提供一种融合LSTM神经网络与MPC控制的机器人轨迹跟踪控制方法，融合LSTM神经网络和MPC控制，实现了对机器人轨迹跟踪的实时优化，提高了轨迹跟踪的准确性和稳定性。通过训练LSTM神经网络，能够预测机器人在不同路面附着系数下的质心侧偏角，并将其应用于质心侧偏角约束，以适应各种路面情况下的轨迹跟踪需求。通过构建MPC控制器的机器人轨迹跟踪能力函数，使机器人在轨迹跟踪和速度跟随过程中保证控制精度和平顺性。
主权项：1.一种融合LSTM神经网络与MPC控制的机器人轨迹跟踪控制方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、建立机器人的运动学模型和轨迹跟踪误差方程；步骤2、设计针对线性化模型的LSTM神经网络，根据机器人当前状态和路面附着系数，训练LSTM神经网络以预测机器人在不同路面附着系数下的质心侧偏角，并将其用于侧偏角约束中；步骤3、将LSTM神经网络的预测结果与机器人当前状态信息一起传递给MPC控制器，输出主动轮转速，实时优化机器人的状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南科技大学 一种融合LSTM神经网络与MPC控制的机器人轨迹跟踪控制方法
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