【摘 要】
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由于机器人动力学系统中存在的不确定项以及外部干扰信号等因素的影响,传统控制方法实现机器人系统的轨迹跟踪时存在较大的跟踪误差。针对这一问题,提出了一种基于粒子群算法
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由于机器人动力学系统中存在的不确定项以及外部干扰信号等因素的影响,传统控制方法实现机器人系统的轨迹跟踪时存在较大的跟踪误差。针对这一问题,提出了一种基于粒子群算法的机器人轨迹跟踪的学习补偿控制方法。首先利用PD控制的计算力矩法控制机器人系统的精确已知部分,再利用粒子群算法的进化学习功能对机器人系统中存在的不确定性因素进行补偿,消除不确定性因素对系统的影响,实现机器人系统运动轨迹跟踪的良好控制。文末以PUMA560型机器人为受控对象,给出了仿真算例,仿真结果表明了该方法的有效性。
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