simulink机械臂神经网络轨迹跟踪

Simulink是一种用于建模、仿真和分析动态系统的工具。在机械臂轨迹跟踪方面，可以使用Simulink结合神经网络来实现。神经网络具有自学习和自适应能力，可以对非线性、时变、模型不完全系统进行控制。通过将机械臂的建模模型与神经网络结合，可以实现对机械臂关节空间的运动轨迹规划，从而实现末端位姿的控制。同时，Simulink还可以结合其他控制算法如PID控制、自适应控制和鲁棒控制等，以提高轨迹跟踪的性能和稳定性。因此，Simulink机械臂神经网络轨迹跟踪是一种有效的控制方法。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [matlab simulink基于模糊PID控制的机械臂位置仿真](https://blog.csdn.net/qingfengxd1/article/details/127454744)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【模糊神经网络】基于模糊神经网络的倒立摆轨迹跟踪控制](https://blog.csdn.net/ndjasdn/article/details/128791525)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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