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  1. 使用双神经网络协调冗余机器人的多准则优化

  2. 提出了一种用于运动学冗余机器人协调的双神经网络方法。 Nedungadi和Kazerounian提供的单个机器人的性能标准被推广为由多个串行操纵器组成的协调操纵系统的多标准形式。 通过使用设计的加权矩阵优化局部关节扭矩和施加在对象/工件上的广义力,该方法在协调操作过程中实现了全局稳定性。 此外,所提出的算法具有明确的物理意义,即同时最小化了协调系统的整体动能和施加在物体上的广义力的两个范数。 此外,考虑了关节扭矩和施加在对象上的广义力的物理极限,这使得原始的协调问题成为受等式和不等式约束的复杂优
  3. 所属分类:其它