基于有限值终态网络的冗余移动机械臂容错型重复运动规划研究

Neural network techniques have been an effective way to address the repeatable motion planning for redundant manipulators. However, most neural network algorithms focus on repeatable motion planning with each joint angle in the desired positions instead of repetitive motion with inaccurate initial positions. As an important research direction, modeling of fault-torlerant repeatable motion planning has the potential to complete the closed trajectory tasks without considering the initial positions of joint angles so as to rectify the position deviation of each joint angle. So far, there have been very few research works on fault-torlerant repeatable motion planning, which is associated with some fundamental challenges, e. g., repeatability of each joint angle of the redundant mobile manipulators, real-time performance and the feasibility of the activation functions. We aim to study three problems for fault-torlerant repeatable motion planning, including motion constraint model methods, motion constraint model solutions, and constructions for redundant mobile manipulators. The proposed theories and algorithms are expected to enrich the research works on finite terminal networks and repeable motion planning of redundant manipulators, and to provide technical supports for robot technologic industrialization and applications.

神经网络技术作为应对冗余移动机械臂路径规划的有效手段，具有重要的研究价值。然而，神经网络算法的研究往往限于冗余移动机械臂各运动关节角在期望位置上的重复运动规划任务，较少涉及初始各关节角异位的重复运动。容错型重复运动规划建模旨在不考虑关节角初始位置情况下，完成封闭的轨迹任务，进而修正各运动关节角的初始位置偏差。目前，移动机械臂容错型重复运动研究的成果还很少，面临着各关节角运动的重复性，实时性和激励函数的可行性等挑战。为此，本项目拟研究相应的有限值终态网络技术来深入解析关节角异位信息，为容错型重复运动规划中的关键问题提供新的设计思路和建模方法。本项目拟重点研究面向冗余移动机械臂容错型重复运动的“运动约束模型构建”、“约束模型求解”和“移动机械臂系统”等几个方面，所提出的理论和算法，可望丰富有限值终态网络技术、机械臂重复运动控制领域的研究成果，并为机器人技术产业化及推广应用提供技术支持。

神经网络技术作为对应冗余移动机械臂路径规划的有效手段，具有重要的研究价值。然而，神经网络算法的研究往往限于冗余移动机械臂各运动关节角在期望位置上的重复运动规划任务，较少涉及初始各关节角异位的重复运动。容错型重复运动规划建模旨在不考虑关节角初始 位置情况下，完成封闭的轨迹任务，进而修正各运动关节角的初始位置偏差。目前，移动机械 臂容错型重复运动研究的成果还很少，面临着各关节角运动的重复性，实时性和激励函数的可行性等挑战。为此，本项目研究相应的有限值终态网络技术来深入解析关节角异位信息，为容错型重复运动规划中的关键问题提供新的设计思路和建模方法。本项目重点研究面向冗余移动机械臂容错型重复运动的运动约束模型构建、约束模型求解和移动机械臂系统等几个方面，所提出的理论和算法，可望丰富有限值终态网络技术、机械臂重复运动控制领域的研究成果，并为机器人技术产业化及推广应用提供技术支持。本项目在移动机械臂重复运动规划、神经网络、有限值终态网络、移动机械臂运动控制平台构建等方面取得了较好的研究结果。共完成期刊论文8篇、发明专利授权4项，特别是关于机械臂重复运动规划、有限值终态网络的6篇论文，分别被IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, Neurocomputing, IEEE Transactions on Industrial and Electronics等国际期刊录用并发表。