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申请/专利权人：煤炭科学技术研究院有限公司

摘要：本申请提出一种柔性机械臂的控制方法、装置及柔性机械臂，其中，方法包括：获取柔性机械臂各个柔性关节的实际角度值和实际角速度值，以及柔性机械臂的末端实际位置信息和末端实际速度值；确定柔性机械臂的末端期望位置信息和末端期望速度值；将末端实际位置信息、末端实际速度值、末端期望位置信息和末端期望速度值输入至预设的神经网络补偿模型，获得各个柔性关节的期望角度修正值和期望角速度修正值；根据各个柔性关节的实际角度值、实际角速度值、期望角度修正值和期望角速度修正值，确定每个柔性关节的角度误差值和角速度误差值；基于角度误差值和角速度误差值，对柔性机械臂进行控制。本方案可以提高机械臂的控制精度。

主权项：1.一种柔性机械臂的控制方法，其特征在于，包括：获取所述柔性机械臂各个柔性关节的实际角度值和实际角速度值，以及所述柔性机械臂的末端实际位置信息和末端实际速度值；确定所述柔性机械臂的末端期望位置信息和末端期望速度值；将所述末端实际位置信息、所述末端实际速度值、所述末端期望位置信息和所述末端期望速度值输入至预设的神经网络补偿模型，获得所述各个柔性关节的期望角度修正值和期望角速度修正值；其中，所述神经网络补偿模型已经学习得到基于所述柔性机械臂的末端实际位置信息、末端实际速度值、末端期望位置信息和末端期望速度值，对所述各个柔性关节的期望角度值和期望角速度值进行补偿修正的能力；根据所述各个柔性关节的实际角度值、实际角速度值、期望角度修正值和期望角速度修正值，确定每个所述柔性关节的角度误差值和角速度误差值；基于所述角度误差值和所述角速度误差值，对所述柔性机械臂进行控制；其中，所述神经网络补偿模型为预先通过以下步骤训练得到的：基于预设的柔性机械臂仿真模型，获取第一训练集；其中，所述第一训练集包括所述柔性机械臂仿真模型所对应的末端实际位置信息样本、末端实际速度值样本、末端期望位置信息样本、末端期望速度值样本、各个柔性关节的期望角度标签值和期望角速度标签值；基于所述第一训练集对初始神经网络补偿模型进行预训练训练，获得预训练神经网络补偿模型；将所述预训练神经网络补偿模型应用于所述柔性机械臂的控制，获取控制过程所产生的控制数据；根据所述控制数据，确定第二训练集；其中，所述第二训练集包括所述柔性机械臂的末端实际位置信息样本、末端实际速度值样本、末端期望位置信息样本、末端期望速度值样本、各个柔性关节的期望角度修正值标签和期望角速度修正值标签；基于所述第二训练集对所述预训练神经网络补偿模型进行训练，得到所述神经网络补偿模型。

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