LVI-基元-双神经网络在机器人冗余机械手无穷范数加速优化中的应用

"这篇研究论文探讨了如何使用基于线性变分不等式（LVI）的原始-双重神经网络来优化机器人冗余机械手的无穷范数加速最小化问题。文章发表在Elsevier出版的期刊上，允许作者在非商业研究、教育目的下内部使用，包括在作者所在机构进行教学分享和与同事交流。但禁止其他未经授权的使用，如复制、分发、销售或授权，以及在个人、机构或第三方网站上发布。通常情况下，作者可以将他们的文章版本（如Word或Tex形式）发布到个人网站或机构存储库。作者如需了解更多关于Elsevier的存档和稿件政策，建议访问提供的链接：http://www.elsevier.com/copyright。" 正文： 这篇研究论文深入研究了机器人冗余机械手的控制策略，特别是针对无穷范数加速最小化的问题。冗余机械手是指具有多余自由度的机器人手臂，这使得它们在执行任务时有多重可能的运动解决方案。无穷范数加速最小化是优化机械手运动性能的关键因素之一，它涉及到最小化机械手关节速度的无穷范数，从而提高运动的平稳性和效率。 作者Yunong Zhang、Jiangping Yin和Binghuang Cai来自中山大学的电子与通信工程系，他们在论文中提出了一个创新方法，即利用基于LVI的原始-双重神经网络。线性变分不等式（LVI）是一种数学工具，常用于分析和设计控制系统，特别是在处理动态系统中的约束问题时。原始-双重神经网络则是一种结合了优化问题的原始变量和对偶变量的神经网络模型，能够有效地处理复杂的非线性优化问题。 在文中，作者阐述了如何将LVI与原始-双重神经网络相结合，构建一个能够实时解决冗余机械手无穷范数加速最小化问题的控制算法。这种方法的优势在于，它能够快速且准确地计算出机械手的最优运动路径，同时考虑了系统的动态约束和稳定性。 通过实验和理论分析，研究证明了所提出的控制策略的有效性。论文中可能包含了详细的数学模型、仿真结果和实际操作验证，展示了在减少运动时间、提高精度和减小动力学影响方面的显著改进。此外，该研究对于机器人控制领域的理论发展和实际应用具有重要意义，为未来开发更高效的冗余机械手控制系统提供了新的思路。 该论文为解决机器人冗余机械手的无穷范数加速最小化问题提供了一种基于LVI的原始-双重神经网络方法，对于优化机器人运动控制和提升系统性能有重大贡献。尽管原文的具体细节未在此处完全展开，但可以推断其内容深入且技术性强，对于从事机器人控制研究的学者和技术人员具有很高的参考价值。