17、神经网络机器人控制：原理与实现

神经网络机器人控制：原理与实现

1. 传统控制方法的局限性

在当今的制造业环境中，对机器人运动速度和精度的要求日益提高。目前，大多数商用机器人控制器采用的是各种形式的PID控制算法，虽然ADEPT控制器具备简单的速度前馈和基本的力控制选项，但PID控制仅能在人类用户通过示教器指定的一组“路径点”上达到可接受的精度，却无法在这些路径点之间实现精确的动态轨迹跟踪。

随着性能要求的提升，PID控制器在提供足够的机器人操作性能方面逐渐力不从心。而且，由于大多数商用控制器不具备自适应或学习能力，当出现未知的摩擦变化、进行表面精加工应用中的力控制等情况时，控制精度就会下降。

2. 自适应控制的问题

在机器人领域使用自适应控制时，存在一个严重的问题，即需要假设未知系统参数具有线性关系：
[f(x) = R(x)\xi]
其中，(f(x)) 是一个非线性机器人函数，(R(x)) 是已知机器人函数的回归矩阵，(\xi) 是未知参数向量（例如质量和摩擦系数）。这一假设限制了可控制的系统类型，因为某些形式的摩擦在参数上并非线性的。此外，该假设还要求为系统确定回归矩阵，这可能涉及繁琐的计算，并且对于不同的机器人操作器，必须重新计算回归矩阵。

3. 神经网络的优势

神经网络（NN）具有一些非常重要的特性，包括通用逼近性。对于每个光滑函数 (f(x))，都存在一个神经网络，使得：
[f(x) = W^T\sigma(V^T x) + \epsilon]
对于某些权重 (W)、(V)，该逼近在紧集 (S) 内的所有 (x) 上都成立，并且函数估计误差 (\epsilon) 是有界的。与自适应控制的线性参