基于降阶位置/力模型的机器人神经网络控制
章云
刘治
1.广东工业大学,自动化学院,广东,广州,5100902.广东工业大学,自动化学院,广东,广州,510090
摘要：双足机器人的双脚支撑期是实现其步行运动的重要过程,然而耦合的位置/力控制难以保证其稳定平滑运动.本文提出了一种基于降阶位置/力模型的机器人控制策略,整合了位置控制子空间模型和力控制子空间模型,通过模型降阶减小了控制器设计的复杂度,并采用神经网络自适应控制方法综合多控制目标,实现了双足机器人的平滑稳定控制并有效地抑制了系统外扰和参数不确定性的影响.最后,仿真算法验证了该控制方法和模型的有效性.
关键词：神经网络控制降阶位置/力模型机器人控制自适应控制鲁棒控制
分类号：TP242(自动化技术及设备)
资助基金：国家自然科学基金(60604006)广东省自然科学基金(6021452;51685168)
论文发表日期：2007-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 541-545 )
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