Knowledge Commons of Institute of Automation，CAS
| 基于自适应神经网络的机器人模型预测控制方法 | |
康二龙 ; 高洁; 乔红
| |
| 2021-04-23 | |
| 专利权人 | 中国科学院自动化研究所 |
| 授权国家 | 中华人民共和国 |
| 专利类型 | 发明专利 |
| 摘要 | 本发明属于智能机器人控制、时变非线性系统控制领域，具体涉及一种基于自适应神经网络 的机器人模型预测控制方法、系统、装置，旨在解决存在模型不确定性以及输入约束的情况下，机械臂的最优跟踪控制问题。本系统方法包括：计算跟踪误差；通过动作网络获取预测控制率，并更新动作‑评价网络的权重值；判断i是否大于设定的预测时长，若是，则判断动作‑执行网络权重 变化是否满足阈值或迭代次数大于最大迭代次数，若是，则通过动作网络计算机械臂tk ‑tk+1时 刻的实际控制率，作用于机械臂，否则通过预构建的预测模型获取tk+i+1时刻的跟踪误差，并循环获取预测控制率；循环生成实际控制率，直至机械臂到达设定的目标位置。本发明提高了机器人模型预测控制的性能。 |
| 关键词 | 机器人控制 模型预测控制 自适应神经网络 |
| 授权日期 | 2021-04-23 |
| 申请日期 | 2020-07-20 |
| 专利号 | ZL202010698815.7 |
| 语种 | 中文 |
| 专利状态 | 已授权 |
| 文献类型 | 专利 |
| 条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/48827 |
| 专题 | 多模态人工智能系统全国重点实验室_机器人理论与应用 |
| 通讯作者 | 乔红 |
| 作者单位 | 中国科学院自动化研究所 |
| 第一作者单位 | 中国科学院自动化研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 康二龙,高洁,乔红. 基于自适应神经网络的机器人模型预测控制方法. ZL202010698815.7[P]. 2021-04-23. |
| 条目包含的文件 | 下载所有文件 | |||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| CN111618864B（专利最终版）.（2878KB） | 专利 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 | ||
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