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申请/专利权人：浙江大学海南研究院
摘要：本发明公开了一种基于Koopman线性化模型的机械臂一体化规划控制方法。方法包括：建立基于深度神经网络的Koopman线性化模型及其损失函数并进行训练，从而构建优化模型；建立机械臂的包括优化模型和自适应鲁棒控制器的一体化规划控制模型；将机械臂的实际状态和期望轨迹输入优化模型中，处理后输出机械臂的期望轨迹的再规划轨迹再输入自适应鲁棒控制器中，处理后输出机械臂的最终的控制输入对机械臂进行一体化规划控制。本发明方法对复杂非线性机械臂模型进行线性化，保证机械臂在与期望轨迹出现大跟踪误差后，在满足约束下实现对期望轨迹的快速和高精度收敛，具有快速的瞬态响应性能和高的稳态跟踪精度，保证准确跟踪。
主权项：1.一种基于Koopman线性化模型的机械臂一体化规划控制方法，其特征在于，包括：步骤1，建立基于深度神经网络的Koopman线性化模型及其损失函数，采集机械臂的连续时刻的实际状态作为训练集并输入基于深度神经网络的Koopman线性化模型进行训练，直至损失函数收敛获得训练完成的基于深度神经网络的Koopman线性化模型，基于训练完成的基于深度神经网络的Koopman线性化模型构建优化模型；步骤2，建立机械臂的一体化规划控制模型，一体化规划控制模型包括优化模型和自适应鲁棒控制器；步骤3，将机械臂的实际状态和期望轨迹输入优化模型中进行处理，优化模型处理后输出机械臂的期望轨迹的再规划轨迹；将机械臂的实际状态和期望轨迹的再规划轨迹输入自适应鲁棒控制器中进行处理，自适应鲁棒控制器处理后输出机械臂的最终的控制输入，进而对外干扰下的机械臂进行控制，实现机械臂的一体化规划控制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学海南研究院 一种基于Koopman线性化模型的机械臂一体化规划控制方法
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