第15卷第3期 2017年6月
中国工程机城学报
CHINESE JOURNAL OF CONSTRUCTION MACHINERY
用于穴余度机械臂避障神经网络控制器
刘善春"，李鲤?
（1.兰州城市学院培工程技术学院，兰州730070；2.兰州城市学院培黎石湖工程学院，兰州730070)
Val.15 No.3 Jan.2017
摘要：目前，对机械臂避障控制器研究方法有多种，经分析现有的PD控制器追踪误差较大，效果较差.对此，提出了神经网络控制器并对其运动过程中避障追踪误差进行仿真验证.构建了机械臀转动关节避障的动力学模型，在延伸的笛卡尔空间中定义了未知函数.使用多层感知器神经网络逼近方法，分析了神经元自适应控制器系统的闭环稳定性，对系统的闭环稳定性进行了证明，得到了神经参数的自适应法则.结合具体实例，将机械臂避障神经网络控制器进行仿真，结果表明，机械臂末端执行器在移动障碍物的环境下具有优良的轨迹追踪效果
关键调：机械臂；神经网络；控制器；避障；自适应法则；仿真
文章编号：1672-5581(2017)030267-06
中图分类号：TF24
文献标志码：A
Neuralnetworkcontrollerofredundantrobot
arm obstacle avoidance
LIUShanchun',LILi2
(1. Bailie School of Engineering & Technology,Lanzhou City University, Lanzhou 730070.China; 2. Bailie School of Petroleum Engineering, Lanzhoa City University, Lanzhou 730070,China)
Abstract: At present,there are many ways to study robot arm obstacle avoidance controller. Through the analysis of the existing PD controller tracking error,the error is bigger and the effect is poorer. To this neural network controller is presented, obstacle avoidance tracking error is simulated in the process of movement. To build the dynamic model of robot arm rotating joint obstacle avoidance, in cartesian space extension defines the unknown functions. Using multilayer perceptron neural network approximation method, the closed-loop stability of the neuron adaptive controller system is analyzed. At the same time, the closed-loop stability of the system was proved,nerve parameter adaptive laws is obtained. Combined with concrete example, the robot arm obstacle avoidance neural network controller is simulated. The results show that the robot arm end executor has excellent effect of trajectory tracking under the environment of mobile obstacles.
Key words: robot arm; neural network; controller; obstacle avoidance; adaptive laws; simulation
允余度机械臂诞生于20世纪80年代末，在90 年代得到了快速发展，广泛应用于医疗、航空、海洋等各种领域.在实际应用中，允余度机械臂的主要优点在于它们具有灵巧性和避障能力.这主要由于它们的末端执行器的自由度数目超过了实现规定任务所需的自由度数.但是，允余度带来了动力学控制器合成具有复杂性.PD控制器实现比较容易，
无需系统的模型，在工业应用相对广泛，但是系统动态性相对较差，因此，高性能的机械臂控制一直是当今研究的热点，
当前，对机械臂控制器的研究方法有多种.例如：文献[1-3]主要研究了机械臂神经网络控制及应用.文献[4-6]对非完整移动机械臂考虑了一种由动力学条件耦合和输出反馈实现的自适应运动
基金项目：甘肃省教育厅基金资助项目(GS[2013]GHB0894)
作者简介，刘善春（1966--），女，副教授，硕士.E-mail：yuh201603@sina.com 万方数据