物理信息神经网络用于机器人建模与控制：理论与实验研究
机器人学
2023-07-07 v3
摘要
本工作关注物理信息神经网络（PINN）在复杂机器人系统建模与控制中的应用。实现该目标需要将物理信息神经网络扩展以处理非保守效应。我们提议将这些学习到的模型与最初基于第一性原理模型开发的模型控制器相结合。通过结合标准技术与新技术，我们能在证明理论稳定性界的同时实现精确控制性能。这些验证包括软体机器人运动预测与 Franka Emika 机械臂轨迹跟踪的实世界实验。
引用
@article{arxiv.2305.05375,
title = {Physics-informed Neural Networks to Model and Control Robots: a Theoretical and Experimental Investigation},
author = {Jingyue Liu and Pablo Borja and Cosimo Della Santina},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.05375},
year = {2023}
}