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首页> 外文期刊>Advanced Robotics: The International Journal of the Robotics Society of Japan >Bi-criteria Velocity Minimization of Robot Manipulators Using a Linear Variational Inequalities-Based Primal-Dual Neural Network and PUMA560 Example
【24h】

Bi-criteria Velocity Minimization of Robot Manipulators Using a Linear Variational Inequalities-Based Primal-Dual Neural Network and PUMA560 Example

机译：基于线性变分不等式的Primal-Dual神经网络和PUMA560示例的机器人机械手双准则速度最小化

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In this paper, to diminish discontinuity points arising in the infinity-norm velocity minimization scheme, a bi-criteria velocity minimization scheme is presented based on a new neural network solver (i.e., a primal-dual neural network based on linear variational inequalities (LVI)). Such a kinematic control scheme of redundant manipulators can incorporate joint physical limits such as joint limits and joint velocity limits simultaneously. Moreover, the presented kinematic control scheme can be formulated as a quadratic programming (QP) problem. As a real-time QP solver, the LVI-based primal-dual neural network is established with a simple piecewise linear structure and higher computational efficiency. Computer simulations performed based on a PUMA560 manipulator are presented to illustrate the validity and advantages of such a bi-criteria neural control scheme for redundant robots.
机译：为了减少无穷范数速度最小化方案中出现的不连续点，本文提出了一种基于新的神经网络求解器（即基于线性变分不等式（LVI的原始对偶神经网络）的双标准速度最小化方案。 ））。这种冗余机械手的运动学控制方案可以同时包含关节物理限制，例如关节限制和关节速度限制。此外，所提出的运动控制方案可以公式化为二次规划（QP）问题。作为实时的QP求解器，建立了基于LVI的原始对偶神经网络，具有简单的分段线性结构和较高的计算效率。提出了基于PUMA560机械手进行的计算机仿真，以说明这种针对冗余机器人的双准则神经控制方案的有效性和优势。

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