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摘要:
针对欠驱动巡检机器人相对于传统机器人控制量少于控制对象的特点,依靠Lagrange定理建立机器人系统动力学模型和电缆弯曲数学模型.根据障碍物外形特点给出障碍物特征量的提取方法;根据障碍物较大,常规的运动控制输出量不宜变化过大的特点,以及机器人越障过程中要保持机体平衡,依据动力学模型提出了基于神经网络补偿的前馈-反馈控制器,以实现对系统姿态控制和越障控制.控制器具有自学习、自动补偿的能力,对非线性对象有较好的控制作用.仿真结果表明,该方法相对于常规PID控制、普通模糊控制具有超前调节、超调量小、抗扰动能力强的特点.通过实验,验证了基于神经网络补偿的前馈-反馈控制器的合理性.
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文献信息
篇名 基于神经网络前馈补偿的欠驱动机器人越障控制
来源期刊 测控技术 学科 工学
关键词 巡检机器人 欠驱动 神经网络 补偿控制 系统辨识 越障控制
年,卷(期) 2017,(11) 所属期刊栏目 计算机与控制系统
研究方向 页码范围 89-92,97
页数 5页 分类号 TP273|TH89
字数 3320字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-8829.2017.11.020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张利霞 北京联合大学生物化学工程学院 21 25 3.0 3.0
2 冯豫韬 北京联合大学生物化学工程学院 20 37 3.0 5.0
3 杨志成 北京联合大学生物化学工程学院 33 42 3.0 4.0
4 齐华山 北京联合大学生物化学工程学院 3 6 2.0 2.0
5 倪景秀 北京联合大学生物化学工程学院 2 24 2.0 2.0
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补偿控制
系统辨识
越障控制
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
测控技术
月刊
1000-8829
11-1764/TB
大16开
北京2351信箱《测控技术》杂志社
82-533
1980
chi
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8430
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24
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