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Robust Force/Motion Control of Constrained Robots Using Neural Network

机译:基于神经网络的受限机器人的鲁棒力/运动控制

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摘要

A robust neneal network (NN) controller is proposed for the simultaneous force/motion control of constrained rigid robots. The NN weights here are tuned on-line, with no off-line learning phase required. Most importantly, we can guarantee the boundedness of constraint force errors, joint position tracking errors, and NN weights. When compared with adaptive controllers, we do not require linearity in the unknown parameters, and the tedious computation of the regression matrix. Novel passivity properties of the NN controller are stated and proven.
机译:提出了一种鲁棒的神经网络(NN)控制器,用于约束刚性机器人的同时力/运动控制。此处的NN权重是在线调整的,不需要离线学习阶段。最重要的是,我们可以保证约束力误差,关节位置跟踪误差和NN权重的有界性。与自适应控制器相比,我们不需要未知参数的线性,也不需要繁琐的回归矩阵计算。陈述并证明了NN控制器的新型无源特性。

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