为解决模型未知的冗余机器人运动规划问题,提出一种基于梯度下降的学习方案,使用数据驱动技术将冗余机器人的末端执行器速度及关节角速度作为系统输入量,将冗余机器人各关节控制信息作为系统输出量,使用梯度信息最小化估计误差以得到雅克比矩阵的估计值.基于该方案设计了一种加速度层的冗余机器人运动规划方案.理论分析和数值仿真结果均证明该方案能有效控制模型未知冗余机器人完成运动规划任务.
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