论文部分内容阅读
目前,对机械臂避障控制器研究方法有多种,经分析现有的PD控制器追踪误差较大,效果较差.对此,提出了神经网络控制器并对其运动过程中避障追踪误差进行仿真验证.构建了机械臂转动关节避障的动力学模型,在延伸的笛卡尔空间中定义了未知函数.使用多层感知器神经网络逼近方法,分析了神经元自适应控制器系统的闭环稳定性,对系统的闭环稳定性进行了证明,得到了神经参数的自适应法则.结合具体实例,将机械臂避障神经网络控制器进行仿真,结果表明,机械臂末端执行器在移动障碍物的环境下具有优良的轨迹追踪效果.