公开(公告)号：CN116690570A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310773418.5

申请日：2023-06-27

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 王萧娜 ,  陈嘉浩 ,  吴伟 ,  乔红

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明提供一种基于循环神经网络的肌肉骨骼机器人运动控制方法及装置，该方法包括：基于循环神经网络的第一初始状态，以及所述第一初始状态对应的偏差状态，确定所述循环神经网络的初始状态基元；基于多层感知器神经网络，确定初始状态基元的组合系数；基于初始状态基元和组合系数，确定肌肉控制信号；基于肌肉控制信号，控制肌肉骨骼机器人移动至目标位置。本发明提供的基于循环神经网络的肌肉骨骼机器人运动控制方法，通过调整初始状态基元的组合系数，可以重塑循环神经网络的初始状态以适应新的运动目标，提高复杂肌肉骨骼机器人系统运动学习效率，实现多个运动目标的运动学习和新运动目标的直接泛化。

公开(公告)号：CN114872042B

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202210476308.8

申请日：2022-04-29

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 陈嘉浩 ,  王萧娜 ,  乔红

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明提供一种基于临界状态循环网络的肌肉骨骼机器人控制方法及装置，方法包括：基于循环网络，得到输入信号对应的控制信号，并基于控制信号控制肌肉骨骼机器人移动至目标位置；循环网络训练步骤包括：基于临界状态权重条件，对初始模型的循环权重和偏置向量进行调整，得到临界网络；将终点时刻的样本目标位置、作为样本反馈信号的样本位置误差以及当前时刻的样本实际位置输入至临界网络，得到样本控制信号；基于样本控制信号对应的样本实际位置、样本控制信号对应的样本目标位置以及循环网络的谱半径，确定样本奖励信号；基于样本奖励信号，更新临界网络的权重，得到循环网络。本发明能够精确控制肌肉骨骼机器人运动至目标位置。

公开(公告)号：CN114872042A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210476308.8

申请日：2022-04-29

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 陈嘉浩 ,  王萧娜 ,  乔红

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明提供一种基于临界状态循环网络的肌肉骨骼机器人控制方法及装置，方法包括：基于循环网络，得到输入信号对应的控制信号，并基于控制信号控制肌肉骨骼机器人移动至目标位置；循环网络训练步骤包括：基于临界状态权重条件，对初始模型的循环权重和偏置向量进行调整，得到临界网络；将终点时刻的样本目标位置、作为样本反馈信号的样本位置误差以及当前时刻的样本实际位置输入至临界网络，得到样本控制信号；基于样本控制信号对应的样本实际位置、样本控制信号对应的样本目标位置以及循环网络的谱半径，确定样本奖励信号；基于样本奖励信号，更新临界网络的权重，得到循环网络。本发明能够精确控制肌肉骨骼机器人运动至目标位置。