基于降阶位置/力模型的机器人神经网络控制

• 作者: 刘治 章云
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 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
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 541-545
• 页数: 5页
• 分类号: TP242
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8152.2007.04.006

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章云	广东工业大学自动化学院	184	1172	18.0	24.0
2	刘治	广东工业大学自动化学院	29	88	5.0	8.0