[发明专利]一种基于神经网络的5-DOF机械臂力位跟踪算法有效
| 申请号： | 202011490592.1 | 申请日： | 2020-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN112809666B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 徐向荣;查文斌;张卉;陈肇星 | 申请（专利权）人： | 安徽工业大学 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16 |
| 代理公司： | 北京润捷智诚知识产权代理事务所(普通合伙) 11831 | 代理人： | 安利霞 |
| 地址： | 243002 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明一种基于神经网络的5‑DOF机械臂力位跟踪算法，通过定义机械臂中各个关节点、连杆长度，建立连杆坐标系，通过力传感器得到末端接触力，建立末端接触力与机械臂参考坐标系之间的切换数学模型，描述了末端接触力在参考坐标系下的矩阵，为末端接触力转换为各个关节力矩提供了前提基础；然后，给出了一般的机械臂动力学方程，建立了机械臂第5关节状态变量与其他关节状态变量之间的数学模型，建立带有约束力的动力学方程；最后，利用惯性矩阵估计惯性矩阵，并利用RBF神经网络拟合其他项，给出了时变输出约束状态的神经网络自适应力位控制方法。本发明能够解决传统的力/位混合控制无法克服未知模型的影响，增加算法收敛性，降低动力学建模复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 dof 机械 臂力 跟踪 算法 | ||
【主权项】：
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