基于卷积神经网络的机械臂目标轨迹跟踪控制方法研究

来源：机械与电子杂志2024年第11期北京时间：

作者：丁戈;李松;付国萍;韩晓翔;王正武

单位：国网新疆电力有限公司超高压分公司,新疆 乌鲁木齐 830063

摘要：机械臂通常在复杂的环境中运作,考虑到工作空间限制、载荷扰动和安全性等要求,使得传统的机械臂目标轨迹跟踪控制中存在位姿误差较大的问题。为此,提出基于卷积神经网络的机械臂目标轨迹跟踪控制方法。确定机械臂系统的总不确定项,获取机械臂系统在名义模型下的控制律,利用自适应径向基函数( RBF )卷积神经网络计算总不确定项的预估误差,补偿机械臂系统的不确定项;分析机械臂末端执行器位置与速度的状态,利用伪逆算法计算期望关节速度的最优解建立目标轨迹控制系统方程,获得最终的机械臂目标轨迹跟踪控制律,完成跟踪控制。实验结果表明,所提方法位姿跟踪精度更高、适应性更强且跟踪速度更快。

关键词：机械臂目标轨迹;自适应 RBF 卷积神经网络;控制律;伪逆算法;跟踪误差

基金资助：新疆电力有限公司科技项目( 5230CD230001 )