二次曲线型终态神经网络:时变神经计算与冗余机械臂重复运动规划

提出二次曲线型终态神经网络,包括双曲线型、椭圆型和抛物线型3种终态神经网络,网络各变量取值有限,易于实现。详细分析了这类网络的有限时间收敛特性,给出了具体的收敛时间表达式,并以双曲线型终态神经网络为例,将其应用于时变线性矩阵方程求解以及机器人轨迹规划。对于一般时变线性矩阵方程的求解,讨论了时变Lyapunov方程和时变Sylvester方程,分别给出了终态神经网络用于求解这2类时变矩阵方程的计算结果,验证了该网络能在有限时间内精确收敛到理论解。对于冗余机械臂重复运动规划,文中将重复运动指标设计为终态收敛性能指标,在初始位置偏移的情况下,利用该终态神经网络进行求解,实现冗余机械臂有限时间收敛的重复运动规划任务。