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RNN for Perturbed Manipulability Optimization of Manipulators Based on a Distributed Scheme: A Game-Theoretic Perspective 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2020, 卷号: 31, 期号: 12, 页码: 5116-5126
作者:  Zhang, Jiazheng;  Jin, Long;  Cheng, Long
收藏  |  浏览/下载：245/0  |  提交时间：2021/03/02
Optimization  Neural networks  Task analysis  Nash equilibrium  Manipulator dynamics  Distributed control  game theory  manipulability optimization  neural network  redundancy resolution  
Composite Learning Enhanced Robot Impedance Control 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2020, 卷号: 31, 期号: 3, 页码: 1052-1059
作者:  Sun, Tairen;  Peng, Liang;  Cheng, Long;  Hou, Zeng-Guang;  Pan, Yongping
收藏  |  浏览/下载：235/0  |  提交时间：2020/06/02
Impedance  Convergence  Robots  Stability criteria  Uncertainty  Parameter estimation  Adaptive control  composite adaptation  impedance control  learning control  parameter convergence  robot