【摘 要】
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针对欠驱动巡检机器人相对于传统机器人控制量少于控制对象的特点,依靠Lagrange定理建立机器人系统动力学模型和电缆弯曲数学模型。根据障碍物外形特点给出障碍物特征量的提
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针对欠驱动巡检机器人相对于传统机器人控制量少于控制对象的特点,依靠Lagrange定理建立机器人系统动力学模型和电缆弯曲数学模型。根据障碍物外形特点给出障碍物特征量的提取方法;根据障碍物较大,常规的运动控制输出量不宜变化过大的特点,以及机器人越障过程中要保持机体平衡,依据动力学模型提出了基于神经网络补偿的前馈-反馈控制器,以实现对系统姿态控制和越障控制。控制器具有自学习、自动补偿的能力,对非线性对象有较好的控制作用。仿真结果表明,该方法相对于常规PID控制、普通模糊控制具有超前调节、超调量小、抗扰动能力强
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