[发明专利]用于机器人的串联弹性执行器的神经网络模型预测控制方法有效
| 申请号： | 202110429622.6 | 申请日： | 2021-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN113255208B | 公开（公告）日： | 2023-05-12 |
| 发明（设计）人： | 单新平;张安龙;严作海 | 申请（专利权）人： | 杭州新剑机器人技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/044;G06N3/084;G06F111/04;G06F119/14 |
| 代理公司： | 上海弼兴律师事务所 31283 | 代理人： | 胡美强 |
| 地址： | 311321 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于机器人的串联弹性执行器的神经网络模型预测控制方法，其包括：针对串联弹性执行器建立动力学模型；构建并训练动态循环神经网络；将训练得到的动态循环神经网络作为模型应用至非线性动力系统中，并通过将和非线性动力系统相关联的当前测量值及历史时刻测量值输入到动态循环神经网络中，从而获得系统参数预测值；输入针对非线性动力系统的期望轨迹，结合系统参数预测值，并采用梯度下降法优化求解得到未来时刻的系统最优控制输入序列。根据本发明的用于机器人的串联弹性执行器的神经网络模型预测控制方法，能够利用神经网络结合模型预测控制算法实现更为有效地对于振动的抑制，从而改善机器人的性能及人机协作的舒适度。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 机器人 串联 弹性 执行 神经网络 模型 预测 控制 方法 | ||
【主权项】：
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