4、机器人控制技术：从模糊神经网络到自适应学习PD控制

机器人控制技术：从模糊神经网络到自适应学习PD控制

1. 空间机器人的神经模糊混合位置/力控制仿真

空间机器人的控制是一个复杂且关键的领域，神经模糊混合位置/力控制方法在其中有着重要的应用。下面我们将详细介绍相关的任务设计和仿真结果。

1.1 任务设计

首先，我们来看具有柔性双臂的空间机器人的参数，具体如下表所示：
| 连杆序号 | 重量(kg) | 长度(m) |
| ---- | ---- | ---- |
| Link 1 | 40 | 2 |
| Link 2 | 2 | 2 |
| Link 3 | 2 | 2 |
| Link 4 | 2 | 2 |
| Link 5 | 2 | 2 |

此外，还有一些其他参数，如 (EI_3 = EI_5 = 300 Nm)，(\alpha = \frac{\pi}{4})。

目标对象方面，设定为 (( ) {0} = = {o o} diag F M, 4,2,2)。

在轨迹设计上，设定 (( ) {T 0} 3,1,3,1,0,0,0 - = {a} x) 和 (( ) {T} 6,5.1,6,5.3,0,3,5.2 = {ag} x)。同时，有如下关于 (z(t)) 的分段函数：
[
z(t) =
\begin{cases}
0.036t^3, & 0 \leq t \leq \frac{5}{3} \
\frac{1}{6} + 0.3(t - \frac{5}{3})