25、神经网络在机器人控制及非线性系统中的应用与问题探讨

神经网络在机器人控制及非线性系统中的应用与问题探讨

1. 机器人控制相关问题概述

在机器人控制领域，存在许多需要解决的问题，这些问题涵盖了不同类型的机器人系统和控制方法。以下是各部分的具体问题：
| 章节 | 具体问题 |
| — | — |
| 5.1 |

• 推导约束表面上的降阶动力学方程(5.1.12)，并证明其满足表5.0.1中的性质。
• 证明约束表面雅可比矩阵乘法性质(5.1.13)。
• 推导闭环误差动力学方程(5.1.17)和函数f(x)，以及(5.1.25)中给出的闭环误差动力学形式。
• 使用MATLAB对例5.1.1进行神经网络混合位置/力控制器的仿真，包括第3章中给出的摩擦项。
• 重新表述约束动力学，使约束运动变量q1(t)描述与表面相切的真实运动，并使用新公式重新进行例5.1.1。

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| 5.2 |

• 对例5.2.1中的柔性连杆臂进行MATLAB仿真。
• 推导方程(5.2.13)中的刚性关节执行器/臂动力学。
• 对例5.2.2中的带有柔性联轴器轴的直流电机进行MATLAB仿真。
• 推导包含电气和机械执行器动力学以及关节柔性的机器人手臂的完整动力学，并绘制类似图5.2.4的框图。
• 推导同时具有连杆和关节柔性的机器人手臂的动力学，绘制框图，并使用例5.2.1和例5.2.2中的参数进行MATLAB仿真。

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| 5.3 |

• 对于F - 16飞机在502 f