[發(fā)明專利]采用拋物線型終態(tài)神經網絡的冗余機器人重復運動規(guī)劃方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811061891.6
• 申請日: 2018-09-12
• 公開（公告）號: CN109159121B
• 公開（公告）日: 2021-01-01
• 發(fā)明（設計）人: 孫明軒;張鈺;吳雨芯
• 申請（專利權）人: 浙江工業(yè)大學
• 主分類號: B25J9/16
• 分類號: B25J9/16
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務所有限公司 33241
• 代理人: 王利強

1.一種采用拋物線型終態(tài)神經網絡的冗余機器人重復運動規(guī)劃方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

1)在笛卡爾空間中給定冗余機器人末端執(zhí)行器的期望軌跡r_d(t)，并給出各個關節(jié)的期望關節(jié)角度θ_d(0)；

2)對于重復運動的冗余機器人，其初始關節(jié)角度為θ(0)＝θ₀，初始關節(jié)角度θ₀不同于期望關節(jié)角度，即θ₀≠θ_d(0)；

3)將冗余機器人重復運動規(guī)劃描述為二次規(guī)劃問題，給出漸近收斂性能指標，形成重復運動規(guī)劃方案：

其中，

g(θ(t))＝-ρ₀(θ(t)-θ_d(0))

ρ₀0，θ(t)-θ_d(0)表示關節(jié)角度θ(t)與期望關節(jié)角度的偏差，由于冗余機器人初始位置不在期望軌跡上，因此冗余機器人末端執(zhí)行器速度與關節(jié)速度的關系式的右邊需要加上一個反饋偏差量，即r_d(t)-f(θ(t))，該偏差量表示期望軌跡與實際軌跡之間存在的誤差；由于人為構造的收斂關系，這個誤差會不斷地縮小，直至為零；參數β用來調節(jié)冗余機器人末端執(zhí)行器運動到期望軌跡的速率，β0；J(θ(t))是根據冗余機器人DH參數求出來的雅克比矩陣，f(θ(t))是冗余機器人末端執(zhí)行器實際軌跡；

4)構建如下基于拋物線型終態(tài)神經網絡的動態(tài)特性方程

其中，E為誤差矩陣變量，E_ij為矩陣E的元素，ρ＞0，σ0,ε0，

式(5)是有限時間穩(wěn)定的，其有限時間收斂性需分兩種情況說明：

當|E_ij(0)|＜σ，收斂時間為

當|E_ij(0)|≥σ，收斂時間為

當ρ＝0，式(5)變?yōu)椴粠Ъ铀夙椀那闆r

式(8)也是有限時間穩(wěn)定的，其有限時間收斂性也分兩種情況說明：

當|E_ij(0)|＜σ時，收斂時間為

當|E_ij(0)|≥σ，收斂時間為

5)定義拉格朗日函數

其中，λ為拉格朗日乘子向量，關于和λ分別求偏導，并令其為零，經整理得

W(t)Y(t)＝v(t) (12)

其中，

I為單位矩陣；

6)為求解步驟3)中的二次規(guī)劃問題，由式(12)定義誤差

E(t)＝W(t)Y(t)-v(t) (13)

根據拋物線型終態(tài)神經網絡動態(tài)特性方程式(5)，給出拋物線型終態(tài)神經網絡方程

通過神經網絡計算過程，得到冗余機器人各個關節(jié)角度。