【摘 要】
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随着机器人技术在核工业、空间技术及科学试验等特殊的领域应用的不断发展,对机器人的性能和控制要求越来越高.冗余度机器人因其自身具有良好的环境适应性和灵活的控制性能,
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随着机器人技术在核工业、空间技术及科学试验等特殊的领域应用的不断发展,对机器人的性能和控制要求越来越高.冗余度机器人因其自身具有良好的环境适应性和灵活的控制性能,得到了众多机器人学者和生产商的广泛关注,但在控制中仍存在一些问题.神经网络技术近年来得以迅速发展,因其自身所具有的良好的非线性映射能力等特点,得到控制领域学者的极度重视.因此,该文以冗余度机器人为研究对象,着重研究基于神经网络的冗余度机器人运动控制问题及其最佳动力学性能规划问题,旨在探索实现冗余度机器人运动控制的新途径,解决扭矩化饱和问题.
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