【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能控制，具体涉及一个基于类小脑计算的冗余机械臂运动学控制方案。
技术介绍
1、冗余机械臂是指拥有多于完成特定任务所需最小自由度的机械臂，其在执行给定任务的同时，能够完成路径优化、姿态控制和能量消耗最小化等次要任务。因此，与非冗余度机械臂相比，冗余机械臂可以完成更加复杂、困难的任务，并成为工业生产中必不可少的仪器。然而，冗余性为冗余机械臂的运动控制带来了不便。具体而言，对于冗余机械臂，从关节空间到笛卡尔工作空间的变换是一种非线性映射，难以直接从关节空间层面进行求解。此外，冗余机械臂控制过程中不可避免地存在噪声，表现为硬件实现误差、传感器误差、计算误差等，这会显著影响任务执行，甚至可能导致任务的失败。
2、近年来，类小脑计算开始进入人们的视野。该方法旨在模拟小脑在人类中枢神经系统中的功能。具体而言，小脑在调节人类的运动协调和学习方面起着至关重要的作用。因此，类小脑模型有利于提高冗余机械臂系统的学习能力，为控制方案的设计开辟了一条新的途径。回声状态网络因其高效的训练机制和突出的动态系统建模能力受到许多学者的关注。沿...
【技术保护点】
1.一个基于类小脑计算的冗余机械臂运动学控制方案，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一个基于类小脑计算的冗余机械臂运动学控制方案，其特征在于步骤S1)中，基于熵的回声状态小脑网络设计步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一个基于类小脑计算的冗余机械臂运动学控制方案，其特征在于步骤S2)中，基于熵的回声状态小脑网络在线学习策略为S201)令t和t+1分别标注当前时刻和下次迭代时的网络，可以得到
4.根据权利要求1所述的一个基于类小脑计算的冗余机械臂运动学控制方案，其特征在于步骤S3)中，基于在线回声状态小脑网络设计的冗余...
【技术特征摘要】
1.一个基于类小脑计算的冗余机械臂运动学控制方案，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一个基于类小脑计算的冗余机械臂运动学控制方案，其特征在于步骤s1)中，基于熵的回声状态小脑网络设计步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一个基于类小脑计算的冗余机械臂运动学控制方案，其特征在于步骤s2)中，基于熵的回声状态小脑网络在线学习策略为s201)令t和t+1分别标注当前时刻和下次迭代时的网络，可以得到<...
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