基于力量观察者的运动适应和适应神经控制,用于与未知环境接触的机器人

科学领域:

• 机器人技术 机器人技术 机器人技术
• 控制系统 控制系统
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 在未知的环境中运行的机器人需要强大的控制策略.
• 仅用传感方法进行力估计限制了适应性.
• 现有的轨迹代方法在运动速度灵活性方面存在局限性.

研究的目的:

• 为机器人在未知的环境中提出空间学习控制系统.
• 通过自适应互动使机器人能够实现所需的行为.
• 克服现有控制方法关于运动速度的局限性.

主要方法:

• 一个力观察者在没有专门的传感器的情况下估计相互作用力.
• 一个学习法则更新机器人的参考轨迹以控制相互作用力.
• 具有神经网络的自适应控制器可以弥补系统的不确定性.
• 利亚普诺夫的理论被用来证明系统的稳定性和边界状态.

主要成果:

• 拟议的系统成功地保持了所需的相互作用力.
• 该方法消除了轨迹代算法的固定运动速度限制.
• 基于神经网络的自适应控制确保了高控制精度.
• 模拟和实验证实了该系统在机器人平台上的有效性.

结论:

• 空间学习控制系统为机器人在未知的环境中提供了增强的可行性和适应性.
• 适应控制器有效地弥补了系统的不确定性,确保了稳定性和准确性.
• 这种方法代表了机器人交互控制的重大进步.