基于自适应评价网络冗余机器人视觉伺服控制

摘要

本文提出了一种用于冗余机械手的自适应评价运动控制方案。冗余分辨率被认为是离散时间最优控制问题。提出了Takagi‑Sugeno（T‑S）模糊的评价网络来预测局部状态动力学作为全局状态动力学的模糊平均。在文献中最早使用积分成本函数来实现全局最优，与给出局部最优的瞬时成本函数相反。但是这两种方法都需要计算复杂的伪逆，并且受到数值不稳定的影响。相比之下，本文所提出的方案不需要计算雅可比行列的伪逆，这使得该方法在计算上是高效的。本发明实现了自适应评价控制冗余机械手运动。选择T‑S模糊模型是因为它将复杂的非线性函数近似为一组有意义的线性函数。自适应评论网络方案的训练代替伪逆计算，计算效率高。提出的控制方案是模拟了机械手的笛卡尔空间运动控制，然后实验结果以视觉为基础控制冗余机械手与安装在末端执行器。