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摘要:In this paper, trajectory tracking for redundant manipulators is considered. In real implementations, kinematic uncertainties of the robot are inevitable, making it difficult to achieve high-precision tracking control. At the same time,how to ensure the boundedness of the physical states remains challenging. Aiming at reducing energy consumption, with the aid of recurrent neural networks, we propose a RNN based controller, including a Jacobian adaption method. This control strategy is capable of handling system constrains as well as kinematic uncertainties. Stability of the closed-loop system is analyzed. Simulations shows the effectiveness of the proposed method.
会议名称:

第31届中国控制与决策会议

会议时间:

2019-06-03

会议地点:

中国江西南昌

  • 专辑:

    信息科技

  • 专题:

    自动化技术

  • 分类号:

    TP241

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