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Adaptive Control for a Constrained Soft Manipulator with Prescribed Performance

机译：具有规定性能的约束软机械手的自适应控制

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Soft manipulator is more safe than rigid manipulator when working with people, but it’s also more difficult to design and control. Unlike some existing works establishing kinematic model with static analysis, the kinematic model is established by using piecewise constant curvature methods and is divided into two subsystems. For the purpose of promoting the shape control for soft manipulators, an adaptive control scheme is proposed for the soft manipulator in this paper. In the framework of dynamic state feedback, the unknown function can be approximated by neural network (NN), and therefore an adaptive controller is devised. Furthermore, it is proven that the output tracking errors satisfy the stipulated performance by applying the time-varying barrier Lyapunov function. Finally, the simulation illustrates the rationality of the proposed control scheme.
机译：柔软的操纵器比与人合作时的刚性机械手更安全，但设计和控制也更加困难。 与建立具有静态分析的某些现有工程建立运动模型的作品不同，通过使用分段恒定的曲率方法建立运动模型，并分为两个子系统。 为了促进软装载器的形状控制，本文提出了一种自适应控制方案。 在动态状态反馈的框架中，未知函数可以由神经网络（NN）近似，因此设计了一种自适应控制器。 此外，证明输出跟踪误差通过应用时变的屏障Lyapunov函数来满足规定的性能。 最后，仿真说明了所提出的控制方案的合理性。

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