一种机器人运动规划的拓展解集对偶神经网络解决方法

摘要

本发明公开了一种机器人运动规划的拓展解集对偶神经网络解决方法，包括步骤：通过传感器获取机器人当前状态，并采用二次型优化方案在速度层上对机器人轨迹进行逆运动学解析；将最小速度二范数指标的二次型优化方案转化为一个标准的二次规划问题；将二次规划问题转化为Karush‑Kuhn‑Tucker最优化条件的求解；利用一个拓展解集的对偶神经网络求解器进行求解；将求解得到的结果传递给机器人控制器，驱动机器人本体进行轨迹跟踪。本发明通过设计一个非线性等式约束，能够兼容凸集合约束与非凸集合约束，消除机器人控制中所出现的初试误差问题，克服机器人控制过程中的误差积累问题。