一种基于万有引力的自生长神经网络算法

为了探索新的CPG神经网络算法,提出了一种基于自生长神经元构建CPG神经网络的方法。首先,基于万有引力定理建立神经元生长锥的运动方程;然后,通过全局搜索算法建立神经元的目标连接算法;最后,以四足机器人为对象建立其步态控制网络,通过数值仿真实验表明,该算法可以有效地建立多种步态网络。

先验性虚拟排斥力约束下带电作业机械臂轨迹控制

由于带电作业中的机械臂需避开电力设备和障碍物,使得后验性约束条件的稳定性较差,进而导致控制曲线误差较大。对此,提出虚拟排斥力约束下的带电作业机械臂运动控制方法。对带电机作业机械臂关节的功能和势能进行计算。使用人工势场法进行障碍物检测,并结合机械臂关节的功能和势能计算具有先验性属性的虚拟排斥力。基于虚拟排斥力对机械臂与障碍物之间距离设置相应的约束。基于设置的约束条件,采用CPG神经网络构建机械臂的运动控制模型。实验结果表明,所提方法的机械臂运动控制位置与目标位置几乎一致,完美贴合目标曲线,并且具有快速的响应能力。

基于非线性微分方程的机械臂运动位置控制方法

针对当前机械臂运动位置控制方法存在机械臂关节节点位置的跟踪效果差和机械臂运动位置控制能力差的问题,提出基于非线性微分方程的机械臂运动位置控制方法。首先对机械臂动力学进行分析,获取内部三连杆结构作用原理和机械臂动力学目标函数,再利用坐标求权矩阵重构机械臂动力学目标函数,获取机械臂相关的非线性微分方程,将非线性微分方程的输出结果,即机械臂动力学参数代入CPG神经网络中,构建机械臂运动控制模型。实验结果表明,所提方法的械臂关节节点位置跟踪效果好、机械臂运动位置控制能力强。