3、蛇形手术机器人的关键技术解析

蛇形手术机器人的关键技术解析

1. 迟滞与补偿

蛇形手术机器人的腱驱动机制会带来一些问题,其中关键的是摩擦力导致的不对称迟滞,表现为回差,同时驱动主干的伸长也会因为摩擦力和驱动力而产生。这些回差和驱动线的伸长是影响蛇形手术机器人精确建模和控制的主要因素。

为了解决迟滞问题,有多种方法被提出:
- 扩展正向运动学映射法 :通过构建扩展的正向运动学映射方法,来提高包含迟滞情况下的姿态预测准确性。
- 回差补偿法 :构建模型来预测回差区域的宽度,并基于回差区域的偏移值进行补偿。
- 驱动补偿法 :通过在驱动参数中添加修正器来更新机器人的瞬时运动学;在关节空间和配置空间进行驱动补偿,补偿参数通过线性递归估计获得。
- 伸长补偿法 :基于主干的弹性参数和机器人的能量信息进行驱动补偿;构建形状记忆合金驱动的电缆驱动机器人的伸长模型,并在一个模型中通过修改轨迹来处理伸长和回差问题。

补偿方法 具体操作
扩展正向运动学映射法 构建扩展的正向运动学映射模型,提高姿态预测准确性
回差补偿法 构建回差区域宽度预测模型,基于偏移值补偿
驱动补偿法
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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