协作冗余机械臂的分布式运动控制通过循环神经网络

"这篇论文探讨了使用递归神经网络对一类协作冗余机械臂进行分布式运动控制的方法，旨在解决合作任务执行的问题。该问题被构造成一个受约束的二次规划问题，然后提出一种具有独立模块的递归神经网络，以分布式的方式解决此问题。每个神经网络模块实时控制单个机械臂，无需与其他模块进行显式通信，所有模块共同协作解决合作任务。" 在当前的自动化和机器人技术中，协同冗余机械臂在各种任务中扮演着重要角色，特别是在需要高精度、灵活性和复杂操作的环境中。冗余机械臂是指具有多余自由度的机器人系统，这允许它们在避免碰撞、优化工作范围和改善动态性能方面有更大的设计自由度。 本文关注的是如何实现这些冗余机械臂的分布式运动控制，这意味着每个机械臂的控制器可以独立运作，无需中央控制器协调。通过使用递归神经网络（RNN），论文提出了一种创新的解决方案。递归神经网络是一种特殊类型的神经网络，它能够处理序列数据，并在时间上保留状态信息，这使得它们非常适合于解决动态和实时控制问题。 将问题转化为二次规划（QP）的形式，这是一种数学优化方法，常用于寻找一组变量，使目标函数（在这里是控制任务的性能指标）最小化，同时满足一系列线性或非线性的约束条件。这种形式化的方法有助于确保控制策略的最优性和稳定性。 在协作任务执行中，多个机械臂需要协调其动作以完成共同的目标。论文提出的递归神经网络结构每个模块都对应一个机械臂，每个模块可以并行运行，独立地更新其控制输入。由于各模块之间没有直接的通信，这种方法降低了系统的复杂性和通信开销，同时保持了整体系统的协调性。 论文的关键词包括“递归神经网络”，“二次规划”，“合作任务执行”，“冗余机械臂”和“分布式运动控制”。这些关键词反映了研究的核心内容和应用领域。递归神经网络的应用展示了在复杂机器人控制系统中，人工智能技术的有效性和潜力，而分布式控制策略则为实现大规模机器人系统的高效协作提供了新的思路。