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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：一种针对冗余机器人重复运动规划的新型激励有界变参数有限时间神经网络方法，在任务规划预备阶段，给定冗余机器人在笛卡尔空间中的末端执行器目标轨迹rdt，并给出各个关节的期望角度θd0；将冗余机器人重复运动规划转化为二次优化问题，并构建求解该问题的激励有界变参数有限时间神经网络求解器，分别在无噪声及存在有界噪声的情况下求解冗余机器人重复运动规划。本发明能够获得高精度的运动规划效果、且收敛速度更快、抗干扰能力更强。
主权项：1.一种针对冗余机器人重复运动规划的新型激励有界变参数有限时间神经网络方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1在笛卡尔空间中给定冗余机器人末端执行器的目标末端轨迹rdt，并预定各个关节的期望关节角度θd0；2对于考虑关节重复运动的冗余机器人，定义其初始关节角度为θ0＝θ0,初始关节角度θ0不在期望关节角度，即θ0≠θd0；3将冗余机器人重复运动规划描述为如下二次规划型重复运动规划方案： 其中，εθ＝κθθt-θd0，可调参数κθ＞0，κr＞0，θt-θd0表示求解的关节角与预定期望关节角的偏差，该偏差为0可以保证关节的可重复性；由于冗余机器人初始位置不一定在期望轨迹上，因此在速度级运动学方程约束中加入一个反馈偏差量，即rd-fθ，该偏差量表示实际末端轨迹与期望末端轨迹之间的误差；等式约束写成可以发现位置偏差rd-fθ能够渐近收敛；参数κr用于调节末端执行器到达期望轨迹的速度，κr＞0；Jθ是根据冗余机器人DH参数解出的雅克比矩阵，fθ是实际冗余机器人末端执行器的实时笛卡尔轨迹函数；4构建一种激励有界变参数有限时间神经网络；5定义拉格朗日函数；6求解步骤3中的二次规划问题。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 针对冗余机器人重复运动规划的新型激励有界变参数有限时间神经网络方法
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