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基于神经网络的机器人操作空间轮廓控制

于 2022-01-23 发布 文件大小:269.10 kB
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代码说明:

基于神经网络的轮廓控制机器人在业务空间机械臂 针对简要介绍一轮廓的控制方案机器人。所需的轮廓线的几何性质 在控制器的设计阶段,及其所造成的注册控制器以两层递阶包括一个外循环和内循环的控制方案。外环由运动控制系统在业务空间,可设计为分配到不同动力学切,正常人和所需的轮廓副法线方向。它是显示外环可提供关节速度参考到内在的一个信号。内环用来实现速度伺服控制系统在机器人关节一级。同时, 采用径向基函数网络的非线性补偿机器人机械手动力学在鲁棒控制策略用于抑制神经网络的建模误差。实验结果对斑马零机器人

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  • pendolPID
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  • chaoliujisuan
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  • 0471218766AntennaC
    antenna ebook using matlab for electrical enginerring
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  • 曲线拟合
    此文件夹包含"拟合"函数的集合。 %(有些有演示选项-第三部分) %一般输入的功能应该是样本的分布。 % 例如,如果我们要符合正态分布 (高斯) 与平均"u"和应用"sig"%^2 %然后样品将分发像: %样品 = 正态分布 (1,10000) * sig + u % 用最小二乘法拟合的 %是做样品的直方图。 %拟合与极大似然是直接在样品上进行的。 % % %此文件夹中的内容 % ======================= %1) 最大似然估计 %2) 最小二乘估计 3%) 多元高斯分布 (混合高斯模型) 估计的 EM 算法 %4) 添加文件夹: 创建-创造了 EM 算法测试的样品 %的剧情 — — 用来绘制每个分布 (参数化绘图) % % % % % %最大似然估计 % ============================= %fit_ml_maxwell-适合麦克斯韦分布 %fit_ml_rayleigh-符合瑞利分布 %(即为例: sqrt(abs(randn)^2+abs(randn)^2)) %fit_ml_laplace-适合拉普拉斯分布 %fit_ml_log_normal 适合对数正态分布 %fit_ml_normal-适合的正态分布 (高斯) % %注: 所有估计量是有效的估计。为此,分布 %可能会以不同的方式,例如,"瑞利"分布用写 "s"的参数给出了 %和不"s ^2"。 % % %最小二乘估计 % ========================= %fit_maxwell_pdf-适合给定的曲线的麦克斯韦分布 %fit_rayleigh_pdf-适合给定的曲线的瑞利分布
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