1、“.....根据所选控制器中个别参数的不同,分别使机器人系统满足全局指数稳定,全局渐近稳定和全局致终值有界。关键词鲁棒性机器人,当不存在外界不确定性干扰时,该机器人系统称为标称系统,在这种情况下,只用前馈控制就能保证系统的稳定性。本文将要考虑不确定干扰,这种情况下仅用前馈作用就不能保证稳定性,因此需要反馈控制来抵消不确定性干扰的影响,以增强系统的鲁棒性,那么下面的目的就是设计控制输入,使得机器人系统满足定的稳定性目的。由式式得到系统误差动态方程进步可将其转化成如下状态∈为机器人的惯性矩阵,∈为离心力哥氏力的非线性耦合矩阵∈为重力项∈为外部不确定性干扰。该机器人模型具有如下性质有界性为对称正定矩阵,且对于所有的都是有界的,即存在正数满足如下不等式对于外界不确定性干扰需要满足假设,即假设外界不确定性干扰有界。控制器设计令,则式变为......”。

2、“.....利用反馈控制技术,把多关节机器人动力学模型转化成个线性状态方程。然后,基于此线性状态方程,应用李雅普诺夫函数设计思想,针对不确定性有界的要求,设计连续鲁棒补偿控制器来抑制不确定性对机器人控制系统的影响。根据所选控制器中个别参数的不同,分别使机器人系统满足全局指数稳定,全局渐近稳定和全局致终值有界。关键词鲁棒性机器人定位法引言自主移动机器人导航过程需要回答个问题我在高精度高准确性鲁棒性的轨道机器人全局定位法原稿关节力矩向量∈为机器人的惯性矩阵,∈为离心力哥氏力的非线性耦合矩阵∈为重力项∈为外部不确定性干扰。该机器人模型具有如下性质有界性为对称正定矩阵,且对于所有的都是有界的,即存在正数满足如下不等式对于外界不确定性干扰需要满足假设,即假设外界不确定性干扰有界。控制器设计令,则式变为,定义机器可能在哪里的信任度并跟踪任意概率密度函数跟踪机器人的信任度状态......”。

3、“.....卡尔曼滤波定位卡尔曼滤波定位算法是马尔科夫定位的特殊情况。移动这简单动作,对于人类来说相当容易,但对机器人而言就变得极为复杂,说到机器人移动就不得不提到路径规划,路径规划是移动机器人导航最基本的环节,指的是机器人在有障碍物的工作环境中,如何找到条从起点到终点适当的运动路径,使机器人在运动对定位又称为全局定位。完成机器人全局定位需要预先确定好环境模型或通过传感器直接向机器人提供外接位臵信息,计算机器人在全局坐标系中的位臵。信标定位运用人工路标或自然路标和角原理进行定位。高精度高准确性鲁棒性的轨道机器人全局定位法原稿。机器人系统描述基于拉格朗日方程的关节机器人动力学模型可由下面阶非线性向量微分方程来描述,式中,∈为关节的位移速度及加速度∈为广以用于局部路径规划,而适用于局部路径规划的方法同样经过改进后也可适用于全局路径规划。机器人可获得更好的规划......”。

4、“.....具体如下数学准备引理设,为向量或矩阵,若有,那么必有为合适维数的矩阵,为相同维数的列向量。引理指数稳定性定理考虑如下非线性动态系统,∈如果存在连续可微的正定函数环境中,如何找到条从起点到终点适当的运动路径,使机器人在运动过程中能安全无碰撞地绕过所有障碍物。这不同于用动态规划等方法求得的最短路径,而是指移动机器人能对静态及动态环境作出综合性判断,进行智能决策。全局路径规划是在已知的环境中,给机器人规划条路径,路径规划的精度取决于环境获取的准确度,全局路径规划可以找到最优解,但是需要预先知道环境的准确信息,当环境发生变化,如出现未知障碍物时,该方法就无,及正常数ε和,使对于��,∈,有,ε则系统状态是按指数收敛的,并且有ε式中指数收敛率为。高精度高准确性鲁棒性的轨道机器人全局定位法原稿。马尔科夫定位机器人通常不知道他所处环境的确切位臵,而是用个概率密度函数表示机器人的位臵......”。

5、“.....首先,利用反馈控制技术,把多关节机器人动力学模型转化成个线性状态方程。然后,基于此线性状态方程,应用李雅普诺夫函数设计思想,针对不确定性有界的要求,设计连续鲁棒补偿控制器来抑制不确定性对机器人控制系统的影响。根据所选控制器中个别参数的不同,分别使机器人系统满足全局指数稳定,全局渐近稳定和全局致终值有界。关键词鲁棒性机器人和分别是矩阵的最小和最大特征值。沿由系统和组成闭环系统的解轨迹,对李雅普诺夫函数,进行微分得,把式和式代入上式,并进行简单的通分化简即可得到,进步化简得,式中为矩阵的最小特征值。当分别满足上述引理引理中的不同条件时,那么就会使系,当不存在外界不确定性干扰时,该机器人系统称为标称系统,在这种情况下,只用前馈控制就能保证系统的稳定性。本文将要考虑不确定干扰,这种情况下仅用前馈作用就不能保证稳定性......”。

6、“.....以增强系统的鲁棒性,那么下面的目的就是设计控制输入,使得机器人系统满足定的稳定性目的。由式式得到系统误差动态方程进步可将其转过程中能安全无碰撞地绕过所有障碍物。这不同于用动态规划等方法求得的最短路径,而是指移动机器人能对静态及动态环境作出综合性判断,进行智能决策。全局路径规划是在已知的环境中,给机器人规划条路径,路径规划的精度取决于环境获取的准确度,全局路径规划可以找到最优解,但是需要预先知道环境的准确信息,当环境发生变化,如出现未知障碍物时,该方法就无能为力了。摘要提出种基于新模型的机器人计算力矩鲁棒跟踪控制。,及正常数ε和,使对于��,∈,有,ε则系统状态是按指数收敛的,并且有ε式中指数收敛率为。高精度高准确性鲁棒性的轨道机器人全局定位法原稿。马尔科夫定位机器人通常不知道他所处环境的确切位臵,而是用个概率密度函数表示机器人的位臵。它持有关节力矩向量∈为机器人的惯性矩阵......”。

7、“.....该机器人模型具有如下性质有界性为对称正定矩阵,且对于所有的都是有界的,即存在正数满足如下不等式对于外界不确定性干扰需要满足假设,即假设外界不确定性干扰有界。控制器设计令,则式变为,定义机器定,结论得证。举例仿真以两关节机器人机械手为例,说明所设计控制器的有效性。这里取期望轨迹为误差初始值为,再令,参考文献焦晓红,李运锋,方鸣,等种机器人鲁棒自适应控制法机器人技术与应用,徐建闽,周其节,梁天培不确定性机器人的神经网络补偿控制控制理论与应用,周景雷,张维海种机器人轨迹的鲁棒跟踪控制控制工程,。绝对定位高精度高准确性鲁棒性的轨道机器人全局定位法原稿满足不同的稳定,结论得证。举例仿真以两关节机器人机械手为例,说明所设计控制器的有效性。这里取期望轨迹为误差初始值为,再令,参考文献焦晓红,李运锋,方鸣,等种机器人鲁棒自适应控制法机器人技术与应用......”。

8、“.....周其节,梁天培不确定性机器人的神经网络补偿控制控制理论与应用,周景雷,张维海种机器人轨迹的鲁棒跟踪控制控制工程关节力矩向量∈为机器人的惯性矩阵,∈为离心力哥氏力的非线性耦合矩阵∈为重力项∈为外部不确定性干扰。该机器人模型具有如下性质有界性为对称正定矩阵,且对于所有的都是有界的,即存在正数满足如下不等式对于外界不确定性干扰需要满足假设,即假设外界不确定性干扰有界。控制器设计令,则式变为,定义机器的模型式,采用如下连续鲁棒控制律��当分别满足引理中ε,引理中∞和引理中的ε或者∞ε时,系统可以分别达到种不同的稳定,和,显然满足也必满足。式中为李雅普诺夫方程的正定解。证明对于系统构造如下李雅普诺夫函数,显然有,用如下连续鲁棒控制律��当分别满足引理中ε,引理中∞和引理中的ε或者∞ε时,系统可以分别达到种不同的稳定,和,显然满足也必满足。式中为李雅普诺夫方程的正定解......”。

9、“.....显然有,和化成如下状态方程如果,再令,则得到更简单的线性状态方程由于是稳定阵,根据李雅普诺夫函数稳定性理论可知,对于任意给定的正定矩阵存在正定矩阵解满足下面的李雅普诺夫方程根据的有界性和对外界干扰所做的假设,则能够找到个正常数满足不等式由上面的描述,能够建立下面的结论。定理对机器人动力学模型所转化,及正常数ε和,使对于��,∈,有,ε则系统状态是按指数收敛的,并且有ε式中指数收敛率为。高精度高准确性鲁棒性的轨道机器人全局定位法原稿。马尔科夫定位机器人通常不知道他所处环境的确切位臵,而是用个概率密度函数表示机器人的位臵。它持有人跟踪误差为机器人的期望运动轨迹,为阶可导。把误差代入式可得,选择如下鲁棒控制律,式中,为选定的正定增益阵,分别可理解为微分和比例增益。为简便起见,往往都可设其为对角阵。不难发现,上述所选择的控制律可以被看成是由两部分组成的,不妨称第部分为前馈控制......”。