基于径向基神经网络的爬壁机器人姿态调节控制方法

作者：王宽田; 李鹏; 周光祥

来源：国外电子测量技术, 2023, 42(02): 60-65.

DOI：10.19652/j.cnki.femt.2204365

• 径向基神经网络
• 爬壁机器人
• 姿态调节
• 静力
• 纠偏

爬壁机器人姿态调节受其运动状态的影响，控制中心难以实时纠正爬壁机器人方向与角度，存在机器人运动失衡的问题，为此设计基于径向基神经网络的爬壁机器人姿态调节控制方法。建立机器人运动方程与静力学方程，判断机器人运动失衡状态，采用径向基神经网络对爬壁机器人姿态进行纠偏控制，并通过控制中心传输指令，实现基于径向基神经网络的爬壁机器人姿态调节控制。实验结果表明，应用所提方法后爬壁机器人偏航角、俯仰角误差与滚转角的误差平均值分别为0.20×103、0.15×103、0.45×103 rad,在无干扰和有干扰的情况下，所提方法控制后到达的位置与目标位置的最大误差分别为2及10 m,体现了爬壁机器人姿态调节控制的优异性能。

• 单位
  桂林电子科技大学