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本文提出一种基于神经网络的力控制方法，由两个串联的神经网络构成机械臂的力控制器，其中一个网络用来学习机械臂本身的逆动力学系统，而另一网络用来学习未知的被接触环境的动力学特征，这种方法避免了困难的接触环境建模问题。一个 双连杆机械臂的力控制的仿真实验描述了种种方法的有效性。
基于神经网络的机械臂的力控制方法
【摘 要】
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本文提出一种基于神经网络的力控制方法，由两个串联的神经网络构成机械臂的力控制器，其中一个网络用来学习机械臂本身的逆动力学系统，而另一网络用来学习未知的被接触环境的动力
【机 构】
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华南理工大学自动化系,香港理工大学
【出 处】
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控制理论与应用
【发表日期】
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1995年5期
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