简介：根据鲁棒控制理论和机器人的动态特性，针对机器人系统中存在的不确定性因素，利用不确定性的上界设计了一种鲁棒控制器，并将之用于机器人的跟踪轨迹控制，给出了仿真实验结果并与PID控制的结果进行了比较，仿真实验结果表明所设计的鲁棒控制器与PID控制器相比，具有很好的动态特性和很强的鲁棒性。
简介：对一种柔性关节微操作机器人系统提出了多输入多输出直接自适应模糊广义预测控制方法,此方法先基于机器人理论模型设计出广义预测控制器,再构造直接自适应模糊控制器逼近广义预测控制器,并用机器人视觉误差信息对控制器参数和广义误差向量估计值中的未知向量进行自适应调整,以增强对建模误差的鲁棒性,并证明了所设计的控制器可使微操作机器人跟踪时变参考轨迹时的广义误差估计值收敛到原点的小邻域内,以达到控制要求.仿真结果验证了此方法的有效性.
简介：提出一种模糊神经网络控制器并用于机器人轨迹跟踪控制.这种模糊神经网络利用B样条基函数作为隶属函数,可在线根据误差调整隶属函数的形状,使模糊神经网络具有更强的学习和适应能力.仿真与实验结果表明这种网络能很好的用于机器人的轨迹跟踪控制,具有很好的性能.
机器人鲁棒轨迹跟踪控制系统
柔性关节微操作机器人自适应模糊预测控制
模糊B样条基神经网络及其在机器人轨迹跟踪中的应用
