一种基于神经网络的搬运机器人的路径跟踪控制方法

摘要

本发明提供一种基于神经网络的搬运机器人的路径跟踪控制方法，能够提高非线性模型预测控制的实时性。所述方法包括：利用非线性模型预测控制产生训练样本集，其中，训练样本包括：搬运机器人的状态变量和控制变量；构建神经网络模型；利用获取的训练样本集对构建的神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；其中，在路径跟踪控制过程中，训练好的神经网络模型输出控制变量，以便所述搬运机器人根据神经网络模型输出的控制变量进行路径跟踪。本发明涉及移动机器人自主行驶控制领域。