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申请/专利权人：华南理工大学;佛山市顺德致可智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于时变逆矩阵的冗余机械臂神经网络运动控制方法，其特征在于包括如下步骤：根据末端跟踪任务建立冗余机械臂的前向运动学方程；对前向运动学方程两边求导，获得冗余机械臂的逆运动学方程；构建基于二次规划的冗余机械臂运动规划方案；将所构建方案改写成矩阵方程；将矩阵方程的解转化为时变逆矩阵与系数矩阵的乘积；在上位机内通过积分神经网络求得时变逆矩阵；将时变逆矩阵与系数矩阵相乘获得机械臂在速度层上的最优解；将所得速度层上的最优解积分得到关节角度最优解，并传递给下位机驱动机械臂运动。本发明采用基于时变逆矩阵的积分神经网络方法对冗余机械臂的运动规划进行求解，具有计算效率高、实时性强，鲁棒性好的优点。
主权项：1.一种基于时变逆矩阵的冗余机械臂神经网络运动控制方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、针对冗余机械臂执行末端跟踪任务，考虑机械臂的末端在工作空间中的位置信息，根据该末端跟踪任务建立冗余机械臂的前向运动学方程；S2、将步骤S1中的冗余机械臂前向运动学方程转化到速度层上进行求解，即方程两边同时对时间t求导，获得冗余机械臂的逆运动学方程；S3、将步骤S2中的冗余机械臂的逆运动学方程作为等式约束条件，并且将关节空间运动能量作为目标函数，获得基于二次规划的冗余机械臂运动规划方案；S4、将步骤S3中的基于二次规划的冗余机械臂运动规划方案通过拉格朗日方法转化，并改写成矩阵方程；S5、将步骤S4中的矩阵方程直接求解，即转化为时变逆矩阵与时变系数矩阵的乘积；S6、将步骤S5中的时变逆矩阵在上位机内通过积分神经网络进行求解得到；S7、将步骤S6中求得的时变逆矩阵与时变系数矩阵相乘获得基于二次规划的冗余机械臂运动规划方案的最优解，并进一步获得冗余机械臂在速度层上的最优解；S8、将步骤S7中求得的冗余机械臂在速度层上的最优解进行积分，得到冗余机械臂关节角度的最优解，并传递给下位机驱动机械臂运动。
全文数据：
权利要求：
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