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一种关节约束冗余度机械臂末端跟踪和多障碍物躲避方法技术

技术编号:46612530 阅读:0 留言:0更新日期:2025-10-14 21:10
本发明专利技术公开了一种关节约束冗余度机械臂末端跟踪和多障碍物躲避方法,涉及机械臂运动控制技术领域,方法包括:推导出速度层的跟踪任务表达式;推导出速度层的避障任务表达式;推导出速度层的关节角约束表达式;结合以上表达式得到连续零化神经网络控制器;使用显式线性三步离散公式基于连续零化神经网络控制器确定四阶离散零化神经网络控制器;利用四阶离散零化神经网络控制器求解期望关节角度数据;将期望关节角度数据传递给下位机控制器,以供下位机控制器驱动冗余度机械臂。本发明专利技术在跟踪精度、对静止和运动障碍物的避障能力以及满足关节角度约束的能力上具有高效性、优越性和实用性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机械臂运动控制,具体涉及一种关节约束冗余度机械臂末端跟踪和多障碍物躲避方法


技术介绍

1、冗余度机械臂拥有的自由度比末端执行器完成指定任务所需的自由度更多,所以相对灵活。由于其灵活性,有多余的自由度去实现更多功能,冗余度机械臂在理论科学研究和实际工程应用中比非冗余度机械臂发挥着更重要的作用。如何在各种任务条件下,实现冗余度机械臂规划控制是一个重要的研究问题,已经受到了广泛的关注。

2、多障碍物躲避是冗余度机械臂在末端执行器跟踪过程中的一项重要辅助任务,既可以确保人员安全,又可以防止设备损坏。由于其重要性,避障一直是一个突出的研究热点。尽管在这一领域进行了广泛的研究,但有效解决躲避多重障碍物挑战的研究仍然有限。神经网络在解决各种各样的科学问题方面越来越受到研究人员的重视,例如图像分类、人脸识别和自动控制等。通过对冗余度机械臂的深入研究发现,冗余度机械臂规划控制可看作时变问题求解。零化神经网络在冗余度机械臂的路径跟踪和避障方面表现出强大的能力,零化神经网络的一个关键优势是能够将连续的模型转化为离散的模型。一般而言,离散公式的步数越多本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种关节约束冗余度机械臂末端跟踪和多障碍物躲避方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种关节约束冗余度机械臂末端跟踪和多障碍物躲避方法,其特征在于,所述根据冗余度机械臂的末端执行器跟踪的目标任务推导出速度层的跟踪任务表达式,包括以下步骤:

3.根据权利要求1所述的一种关节约束冗余度机械臂末端跟踪和多障碍物躲避方法,其特征在于,所述通过在位置层建立不等式约束以进行躲避多障碍物进而推导出所述速度层的避障任务表达式,包括以下步骤:

4.根据权利要求3所述的一种关节约束冗余度机械臂末端跟踪和多障碍物躲避方法,其特征在于,推导所述...

【技术特征摘要】

1.一种关节约束冗余度机械臂末端跟踪和多障碍物躲避方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种关节约束冗余度机械臂末端跟踪和多障碍物躲避方法,其特征在于,所述根据冗余度机械臂的末端执行器跟踪的目标任务推导出速度层的跟踪任务表达式,包括以下步骤:

3.根据权利要求1所述的一种关节约束冗余度机械臂末端跟踪和多障碍物躲避方法,其特征在于,所述通过在位置层建立不等式约束以进行躲避多障碍物进而推导出所述速度层的避障任务表达式,包括以下步骤:

4.根据权利要求3所述的一种关节约束冗余度机械臂末端跟踪和多障碍物躲避方法,其特征在于,推导所述避障任务表达式的步骤,包括以下步骤:

5.根据权利要求1所述的一种关节约束冗余度机械臂末端跟踪...

【专利技术属性】
技术研发人员:邱斌斌彭基培钟超韩瑜
申请(专利权)人:中山大学
类型:发明
国别省市:

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