[发明专利]一种基于人工神经网络的机器人外界接触力估计方法有效
| 申请号： | 202110649204.8 | 申请日： | 2021-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN113297798B | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 产林平;黄庆卿;韩延;袁雪;王平 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学工业互联网研究院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F119/14 |
| 代理公司： | 重庆辉腾律师事务所 50215 | 代理人： | 卢胜斌 |
| 地址： | 401120 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明属于机器人控制技术领域，特别涉及一种基于人工神经网络的机器人外界接触力估计方法，包括对机器人动力学模型进行变型处理，将其分成线性模型部分和非线性模型部分；采用径向基函数神经网络对非线性部分进行近似逼近，构建基于径向基函数神经网络的自适应观测器来估计模型非线性部分和未知干扰；将估计出的模型非线性部分和未知干扰反馈到系统模型中，对相应部分进行补偿，获取线性化的机器人动力学模型；当外界施加力作用在机器人上时，根据线性化的机器人动力学模型，构建主观观测器对外界施加力进行估计；本发明有效地抑制各种干扰影响的同时，对系统模型非线性部分进行了在线估计并将其反馈补偿，实现对机器人模型的线性化和简单化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 人工 神经网络 机器人 外界 接触 估计 方法 | ||
【主权项】：
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