基于TSPSONN模型的机器人轨迹控制

摘要

本文对基于TSPSONN模型的机器人轨迹控制进行了探讨。在机器人的轨迹控制中，具有重复和共享两种状态的机器人复杂轨迹重构是一个难点。采用TSPSONN模型学习轨迹，能够解除复杂序列轨迹重构时的模糊性。利用TSPSONN模型的前向权值，对输入轨迹的空间状态进行存储；利用侧向权值，通过时延Hebbian学习规则，对状态之间的时间关系进行编码：时序表达中的冗余性有助于提高模型控制器的鲁棒性。MATLAB仿真表明，TSPSONN模型具有速度快、精度高、鲁棒性强等特点。