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基于神经网络重力前馈补偿的柔性关节机器人分层控制
摘要：
柔性关节机器人是一种具有良好柔顺性和环境适应性的机器人，可以在复杂环境中执行精确任务。然而，柔性关节机器人的重力影响常常导致运动误差和能耗增加。为了解决这一问题，本文提出了一种基于神经网络重力前馈补偿的柔性关节机器人分层控制方法。该方法通过控制柔性关节机器人的关节弯曲角度来实现重力前馈补偿。首先，建立了柔性关节机器人的动力学模型，并通过神经网络学习其非线性映射关系。然后，在关节控制层引入重力前馈补偿网络，用于实时估计关节所受的重力影响，并实时调整控制量。在任务控制层，采用模糊控制器对机器人执行具体任务进行控制。通过在实验中对柔性关节机器人进行模拟验证，结果表明该方法能够有效降低运动误差和能耗，提高系统控制性能。
关键词：柔性关节机器人、重力前馈补偿、神经网络、分层控制
1.引言
柔性关节机器人是一种利用柔性材料作为关节驱动装置的机器人，在操作柔顺性和环境适应性方面具有独特优势。然而，柔性关节机器人在执行任务时普遍受到重力影响，从而导致运动误差的增大和能耗的增加。为了提高柔性关节机器人的运动精度和能耗效率，需要对重力进行有效补偿。
2.柔性关节机器人重力补偿方法综述
目前，柔性关节机器人的重力补偿方法主要分为模型预测控制方法和反馈控制方法。模型预测控制方法通过建立柔性关节机器人的动力学模型，并进行预测来补偿重力。然而，该方法需要较高的计算资源，并且对模型的准确性要求较高。反馈控制方法通过传感器实时监测机器人的状态，并根据反馈信息对重力进行补偿。然而，由于柔性关节机器人的动力学特性非线性且复杂，传统的反馈控制方法往往难以精确补偿重力。
3.基于神经网络重力前馈补偿的柔性关节机器人控制方法
本文提出了一种基于神经网络重力前馈补偿的柔性关节机器人分层控制方法。首先，建立柔性关节机器人的动力学模型，并通过神经网络学习其非线性映射关系。然后，在关节控制层引入重力前馈补偿网络，用于实时估计关节所受的重力影响，并实时调整控制量。在任务控制层，采用模糊控制器对机器人执行具体任务进行控制。
4.实验和结果分析
通过在实验中对柔性关节机器人进行模拟验证，结果表明该方法能够有效降低运动误差和能耗，提高系统控制性能。与传统的重力补偿方法相比，基于神经网络重力前馈补偿的控制方法能够更精确补偿重力并降低计算复杂度。
5.总结和展望
本文提出了一种基于神经网络重力前馈补偿的柔性关节机器人分层控制方法，并通过实验验证了其有效性。然而，本文方法仍然存在一定的局限性，例如对神经网络模型的训练和调整会影响补偿效果。今后的研究可以进一步完善该方法，并扩展到更复杂的机器人控制问题中。