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Neural Network Control of a Robotic Manipulator with Time-Varying Output Constraints by State Feedback

机译:具有状态变化的时变输出约束的机器人操纵器的神经网络控制

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摘要

In this paper, the control problem of uncertain n-DOF robotic manipulators with time-varying output constraints is studied. In order to solve the uncertain problem, a neural network based on radial basis function (RBF) is used to estimate the unknown dynamics of the robot manipulator. In the controller design process, we use the asymmetric barrier Lyapunov function (BLF) to avoid the violation of time-varying output constraints. Simulation results verify the effectiveness of the proposed control scheme.
机译:本文研究了具有时变输出约束的不确定n-DOF机械臂的控制问题。为了解决不确定性问题,使用基于径向基函数(RBF)的神经网络来估计机器人操纵器的未知动力学。在控制器设计过程中,我们使用非对称势垒Lyapunov函数(BLF)来避免违反时变输出约束。仿真结果验证了所提控制方案的有效性。

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