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基于神经动力学的非完整移动机器人运动控制的综述报告.docx

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基于神经动力学的非完整移动机器人运动控制的综述报告.docx

上传人:niuww 2024/4/14 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于神经动力学的非完整移动机器人运动控制的综述报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于神经动力学的非完整移动机器人运动控制的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于神经动力学的非完整移动机器人运动控制的综述报告介绍非完整移动机器人是一种具有轮式或足式结构的机器人,其特殊之处在于其运动方式不符合完整约束条件,导致其运动状态不能够以Euler-Lagrange方程或牛顿方程描述。因此,研究如何对非完整移动机器人的运动进行控制,一直是机器人研究领域的热点问题之一。本文将结合神经动力学方法,对非完整移动机器人的运动控制进行综述。神经动力学方法神经动力学是一种将神经元和其它神经元的相互作用体现为动力学规律的方法。它将神经元的动力学行为转化为神经元之间的相互作用,进而将神经元网络模型转化为神经元网络动力学模型。在非完整移动机器人的运动控制中,神经动力学方法被广泛应用于动态规划、自适应控制、模糊控制、遗传优化等方面。基于神经动力学的非完整移动机器人运动控制研究神经元网络动力学模型的应用神经元网络动力学模型是神经网络的一个重要分支,其具有动态性、非线性等特点,因此在非完整移动机器人运动控制中,也被广泛应用。例如,研究人员通过建立有关神经元网络动力学模型,成功地解决了非完整移动机器人在斜坡上的运动控制问题。这种方法通过不断调整机器人身体的前后倾斜角度,使机器人能够在斜坡上达到稳定的运动状态。自适应控制方法的应用自适应控制方法是将神经动力学方法与控制理论相结合,提出的一种能够适应变化环境的运动控制方法。该方法通过改变控制策略和参数,实现非完整移动机器人运动的自适应控制。例如,使用自适应神经单元控制的非完整移动机器人,可以在不同的路面条件下自适应地改变控制策略,有效地提高了机器人的稳定性。模糊控制方法的应用模糊控制是一种将模糊逻辑和控制理论相结合的控制方法。在非完整移动机器人运动控制中,模糊控制也被广泛应用。例如,在非完整移动机器人路径跟踪控制中,研究人员通过建立模糊规则库,实现机器人路径跟踪控制的模糊控制,并直接将控制信号作为机器人的输入,取得了较好的控制效果。遗传优化方法的应用遗传优化是一种将进化算法和优化方法相结合的方法。它通过将候选解表示成染色体、基因等遗传编码的方式,实现对优化问题的搜索。在非完整移动机器人运动控制中,遗传优化也被广泛应用。例如,在非完整移动机器人轨迹规划中,研究人员通过建立遗传规划算法模型,对机器人的目标轨迹进行规划,并通过遗传算法对规划结果进行优化。该方法在机器人轨迹规划中取得了一定的效果。总结本文综述了基于神经动力学的非完整移动机器人运动控制,包括神经元网络动力学模型的应用、自适应控制方法的应用、模糊控制方法的应用、遗传优化方法的应用等。这些方法不仅扩展了非完整移动机器人运动控制的研究思路,也为非完整移动机器人在实际应用中提供了可靠的技术支持。