文档简介
本文提出了新颖的机器人末端臂轨迹跟踪自适应控制方法。该方法与已有的神经网络模型不同之处在于数据首先利用运动学反解求出机器人各关节旋转的角度，然后应用径向基函数自组织进行神经网络学习生成模糊规则，利用监督学习算法（SLA）、最小二乘法（LMS）、反向传播算法（BP）和聚类分析的方法在线优化控制规则以及隶属函数的参数。仿真结果表明，该方法不但规则生成的时间少，有效的防止了规则数爆炸，而且在机器人轨迹跟踪控制的应用中效果好。
评论
加载更多
推荐下载
查看更多
精选文集
相关视频
-
Soc Design Lab - NYCU 2023
-
嵌入式开发入门模电（模拟电路）基础
-
电赛特训营（硬币检测装置）
-
微波收发机系统ADS仿真与设计实践
-
数模混合信号电路设计（鲁汶大学）
-
进阶混讯实体晶片布局设计
推荐帖子
精选电路图
-
PIC单片机控制的遥控防盗报警器电路
-
使用ESP8266从NTP服务器获取时间并在OLED显示器上显示
-
带有短路保护系统的5V直流稳压电源电路图
-
如何构建一个触摸传感器电路
-
如何调制IC555振荡器
-
基于ICL296的大电流开关稳压器电源电路
