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101.
基于神经网络的机器人迭代学习控制 总被引:1,自引:0,他引:1
王从庆 《南京航空航天大学学报》1998,30(4):395-399
针对机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,提出了一种采用神经网络的机器人迭代学习控制方法。该方法将反馈控制和神经网络学习控制相结合,反馈控制沿时间轴方向使关节运动跟踪期望轨迹,神经网络学习控制沿迭代轴方向使关节运动逼近期望轨迹。文中还给出了基于BP神经网络的学习控制算法。仿真结果表明,该方法能克服机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,具有良好的鲁棒性和控制性能。 相似文献
102.
介绍了一种新研制开发的永磁吸附式双履带结构爬壁机器人,主要应用于火力发电站的大型排管锅炉中的水冷壁排管壁面的清扫和检测,并能够在检测到壁面厚度小于预置的极限值处发出报警信号、打标记,具有较高的推广应用价值。文中阐述了该机器人的结构、磁路的优化设计、自动测厚、打标系统和控制系统的研制。目前,该机器人已经经过多次现场试验。各项指标均已达到设计要求。 相似文献
103.
基于标定及补偿提高串联机器人定位精度方法 总被引:1,自引:1,他引:1
在使用串联机器人进行定位操作前,首先需要对机器人基坐标系与测量坐标系进行位姿关系的标定,针对具有隐藏机器人基坐标系以及机器人法兰坐标系的串联机构,本文提出一种等价变换思想并结合应用激光跟踪仪测得机器人末端靶标点的坐标数据建立标定矩阵方程,应用罗德里格矩阵变换将标定方程转化为三元二次矩阵方程形式,采用最小二乘法和牛顿迭代法求出数值解进而完成机器人基坐标系与测量坐标系标定的方法。然后应用这种方法进行标定试验得到了20组标定结果,通过比较标定结果偏差进而验证了这种方法的正确性。最后,本文验证了应用这种标定方法的标定结果并结合一种新的位姿补偿算法后,能极大地提高机器人末端的定位精度。 相似文献
104.
提出了一种捷联惯性/天文/雷达高度表的弹道导弹组合导航方法。针对传统SINS/星敏感器组合无法从根本上解决惯导速度位置误差发散的问题,引入RA测量数据,以海拔计算高度与海拔观测高度的差值作为新的量测量,并推导了全微分方程,结合姿态误差角建立4维观测模型,针对弹道中段导航,以SINS误差方程作为系统状态模型,通过扩展卡尔曼滤波(EKF)进行组合导航解算。仿真结果表明,当SINS精度为惯导级、星敏感器测量精度10″、RA测量精度50 m时,经过1 810 s的飞行,再入点时刻速度误差小于1 m/s、圆概率误差(CEP)为1.2 km,比传统SINS/CNS方法速度和位置误差分别减小了76.1%和65.0%。 相似文献
105.