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公开(公告)号：CN111673733B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202010226048.X
申请日：2020-03-26
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供一种未知环境下机器人的智能自适应柔顺控制方法。所述方法通过图知识迁移学习优化粒子群运行参数，基于优化的粒子群辨识算法对环境接触动力学模型进行参数辨识，同时基于参数辨识结果指导阻抗控制参考位置的自校正调整以实现未知环境下精准力位双重控制的柔顺控制效果。本发明融合了基于接触动力学模型的粒子群辨识算法、阻抗控制参考位置的自校正调整，对于线弹性和非线弹性材料，都能克服其力学特性未知性，实现精准力位协同控制；提出粒子群运行参数的迁移学习优化方法，从历史辨识任务中学习辨识算法运行参数知识，进而针对目标辨识任务特征获得优化的粒子群辨识算法运行参数，提高了参数辨识系统在面向不同未知环境时的计算效率。
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公开(公告)号：CN111673733A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010226048.X
申请日：2020-03-26
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供一种未知环境下机器人的智能自适应柔顺控制方法。所述方法通过图知识迁移学习优化粒子群运行参数，基于优化的粒子群辨识算法对环境接触动力学模型进行参数辨识，同时基于参数辨识结果指导阻抗控制参考位置的自校正调整以实现未知环境下精准力位双重控制的柔顺控制效果。本发明融合了基于接触动力学模型的粒子群辨识算法、阻抗控制参考位置的自校正调整，对于线弹性和非线弹性材料，都能克服其力学特性未知性，实现精准力位协同控制；提出粒子群运行参数的迁移学习优化方法，从历史辨识任务中学习辨识算法运行参数知识，进而针对目标辨识任务特征获得优化的粒子群辨识算法运行参数，提高了参数辨识系统在面向不同未知环境时的计算效率。
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