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在考虑关节物理极限的情况下,将冗余机械臂的逆运动学解析问题抽象为带约束的重复运动规划(RMP)方案.针对速度层的带约束RMP方案,本文提出了一种新型的递归神经网络,即有限时间对偶神经网络(FTDNN),用以求解该类带约束RMP方案.相比于传统的递归神经网络,该FTDNN模型具有有限时间收敛特性,不仅能够改进收敛的速度,并且能够获得较高的收敛精度.通过李雅普诺夫稳定性定理验证了FTDNN模型的渐近稳定性,并进一步计算出FTDNN模型求解带约束RMP方案最优解的时间上界.基于冗余机械臂PA10的计算仿真结果验证了FTDNN模型求解带约束RMP方案的有效性和可行性.最后在Dobot Magician实物机械臂上的实验结果表明本文提出的有限时间对偶神经网络方法可以有效实现机械臂各关节角的重复运动. 相似文献
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