恭喜武汉鼎元同立科技有限公司梅再武获国家专利权
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龙图腾网恭喜武汉鼎元同立科技有限公司申请的专利基于融合模型的机器人逆动力学前馈控制方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN115042172B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210628079.7,技术领域涉及:B25J9/16;该发明授权基于融合模型的机器人逆动力学前馈控制方法及系统是由梅再武;陈立平;丁建完;周凡利;杨浩设计研发完成,并于2022-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于融合模型的机器人逆动力学前馈控制方法及系统在说明书摘要公布了:本发明提出一种基于融合模型的机器人逆动力学前馈控制方法及系统,所述方法包括:构建机器人逆动力学的机理模型和神经网络数据模型;求取机器人各关节角位置误差、角速度误差以及角加速度误差;分别计算反馈控制器的输出、神经网络数据模型的输出、机理模型的输出;将反馈控制器的输出、神经网络数据模型的输出以及机理模型的输出相加,得到机器人的控制力矩。本发明在机器人逆动力学机理模型的基础上耦合神经网络数据模型,能克服逆动力学机理模型不精确性对控制性能造成的影响,提高机器人轨迹跟踪控制精度及抗干扰能力。
本发明授权基于融合模型的机器人逆动力学前馈控制方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于融合模型的机器人逆动力学前馈控制方法,其特征在于,所述方法包括:基于机器人逆动力学理论构建机器人逆动力学的机理模型,基于人工神经网络构建机器人逆动力学的神经网络数据模型;求取机器人各关节角位置误差、角速度误差以及角加速度误差;将各关节角位置误差、角速度误差以及角加速度误差输入反馈控制器,计算反馈控制器的输出;将机器人期望的关节角位置、角速度、角加速度和关节角位置误差、角速度误差输入神经网络数据模型,计算神经网络数据模型的权值,并计算神经网络数据模型的输出;将机器人期望的关节角位置、角速度、角加速度输入机理模型,计算机理模型的输出;将反馈控制器的输出、神经网络数据模型的输出以及机理模型的输出相加,得到机器人的控制力矩。
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