机器人免逆解控制系统参数的自调节及优化方法

摘要

本发明公开了一种机器人免逆解控制系统参数的自调节及优化方法，包括以下步骤：1)构建神经网络，将机器人执行运动的误差以及误差的差分函数作为神经网络的输入，利用遗传算法对神经网络进行训练，训练完毕后神经网络输出控制系统参数；2)通过强化学习对控制系统参数进行优化；3)对优化后的控制系统参数进行回归分析并拟合成n阶函数，得到优化后的控制系统。本发明解决了目前机器人免逆解控制系统中参数选择依赖经验、性能不佳等不足，实现对机器人运动时的稳定性、鲁棒性和实时性有较好的提升。