基于积分增强 RNN 的冗余机械臂运动学求解
系统与控制
2020-09-03 v2 机器人学
系统与控制
摘要
近来，一种描述冗余机械臂跟踪操作的时间变化二次规划（QP）框架被引入以处理诸多机器人控制任务的运动学求解。基于该时间变化 QP 框架的推广，提出了两种方案，即重复运动方案与混合力矩方案。然而，冗余机械臂执行跟踪任务时测量噪声不可避免。为解决此问题，本文提出一种新颖的积分增强循环神经网络（IE-RNN）。结合上述两种方案，跟踪任务可由 IE-RNN 精确完成。理论分析与仿真结果均证明，在不同类型测量噪声下 IE-RNN 的残差误差可收敛至零。此外，精心开展了实物实验以验证所提 IE-RNN 优异的收敛性与强鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2008.08228,
title = {Kinematic Resolutions of Redundant Robot Manipulators using Integration-Enhanced RNNs},
author = {Lingdong Kong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.08228},
year = {2020}
}