基于融合模型的机器人逆动力学前馈控制方法及系统

摘要

本发明提出一种基于融合模型的机器人逆动力学前馈控制方法及系统，所述方法包括：构建机器人逆动力学的机理模型和神经网络数据模型；求取机器人各关节角位置误差、角速度误差以及角加速度误差；分别计算反馈控制器的输出、神经网络数据模型的输出、机理模型的输出；将反馈控制器的输出、神经网络数据模型的输出以及机理模型的输出相加，得到机器人的控制力矩。本发明在机器人逆动力学机理模型的基础上耦合神经网络数据模型，能克服逆动力学机理模型不精确性对控制性能造成的影响，提高机器人轨迹跟踪控制精度及抗干扰能力。