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基于多神经网络的机器人轨迹学习控制研究

A new learning controller based on neural networks for robot control
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摘要 本文利用神经辨识器和神经控制器相结合的思想提出了机器人动力学模型完全未知情况下的一种新的学习控制策略.文中描述了机器人系统新的控制结构,并推导出该结构下神经辨识器和神经控制的在线学习算法.仿真结果表明,文中提出的控制方法能够实现任何可达期望曲线的机器人高精度轨迹控制. This paper presents a new learning control method on the robot trajectories tracking of unknown model system based on the both the inverse dynamics neural network identifier and feedforward compensation network controller.Basic control configuration are briefly presented and new on-line training shemes are proposed.Simulation results show that it can follow any arbitrarily prescribed trajectories.
作者 韦巍 蒋静坪
机构地区 浙江大学电机系
出处 《浙江大学学报(自然科学版)》 EI CSCD 1997年第4期505-511,共7页
基金 国家教委留学回国人员科研启动基金
关键词 机器人 神经网络 轨迹控制 学习控制 robot neural network trajectories control
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参考文献1

  • 1韦巍,浙江大学学报,1995年,29卷,6期,69页

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