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申请/专利权人：浙江理工大学
摘要：本发明涉及机构控制技术领域，尤其是一种基于物理启发神经网络的动力学建模与时间最优控制方法，其步骤为：1构建摩擦力模型和DeLaN动力学模型，2基于摩擦力模型和DeLaN动力学模型构建完整的动力学模型，3将DeLaN神经网络构建的完整动力学约束结合到Topp‑ra算法中，获得兼具精确、高效的时间最优路径，本发明解决机械臂动力学约束不准确的问题，使得最优时间轨迹更精确，轨迹优化过程更稳定。
主权项：1.一种基于物理启发神经网络的动力学建模与时间最优控制方法，其特征在于：其步骤为：1构建摩擦力模型和DeLaN动力学模型，2基于摩擦力模型和DeLaN动力学模型构建完整的动力学模型，3将DeLaN神经网络构建的完整动力学约束结合到Topp-ra算法中，4算法分两步进行：第一步向后：给定期望的终点速度·递归地计算可控集完成后，算法进行第二步，前向计算可达集；计算可达集时，在每个阶段i，选择最高的控制u使得产生的下一个状态最大程度的包含第i+1阶段的可控集；完成可达集与可控集计算后，最优轨迹即为满足可达集与可控集两者的集合，即获得兼具精确、高效的时间最优路径。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江理工大学 一种基于物理启发神经网络的动力学建模与时间最优控制方法
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