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申请/专利权人：中山大学
摘要：本发明公开了一种冗余机械臂的轨迹规划与优化控制方法，方法包括如下步骤：步骤一、设计机械臂末端执行器的期望运动轨迹；步骤二、根据具体的机械臂模型建立轨迹规划与优化控制方案；步骤三、基于卡罗需‑库恩‑塔克KKT条件，将约束优化问题等价转成线性方程组；步骤四、利用步骤三所得到的线性方程组构建误差函数，基于新的激活函数设计能够处理未知噪声且固定时间收敛的零化神经网络求解器，以此求得约束优化问题的最优解；步骤五、将步骤四所得到的关节角度或关节速度发送给下位机，驱动机械臂末端执行器按照设计的期望轨迹运动。本发明相比其他方法而言，在新的算法中，可以处理未知噪声且能够实现固定时间收敛。
主权项：1.一种冗余机械臂的轨迹规划与优化控制方法，其特征在于，包括下述步骤：步骤一、设计机械臂末端执行器的期望运动轨迹；步骤二、根据具体的机械臂建立其相应的轨迹规划与优化控制方案，设计二次规划问题，其最小化性能指标为等式约束为其中At表示权重矩阵，代表驱动关节角度变化率，bt表示为某一任务而设计的向量，上标T表示矩阵和向量的转置，Jt表示机械臂末端执行器雅可比矩阵，表示机械臂末端执行器线速度；步骤三、通过引入激活函数和然后基于KKT条件，将约束优化问题等价转化成线性方程组gt,y＝0；其中激活函数中的每一项具体表达式定义为： 其中，fx和hx表示非线性映射函数，k1、k2、k3、k4、k5表示正常数，sgnx表示符号函数；步骤四、定义误差监测函数et:＝gt,y＝0，所述误差监测函数是步骤三得到线性方程组左端，使用演化法则其中αt和βt为自适应增益系数，具体的第i项表达式定义为： 其中，表示哈达玛乘积，nt表示未知噪声，α0、β0、γ0表示正常数，推导得到一种全新的能够处理未知噪声且固定时间收敛的零化神经网络求解器，通过此求解器求解得到约束优化问题的最优解，进而获得机械臂驱动关节的角度变化率步骤五、将步骤四的所得结果或积分得到的驱动关节角度qt发送给下位机，驱动机械臂末端执行器按照设计的期望轨迹运动。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 冗余机械臂的轨迹规划与优化控制方法
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