کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6856430 1437957 2018 25 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Adaptive neural network-based visual servoing control for manipulator with unknown output nonlinearities
ترجمه فارسی عنوان
کنترل دستیابی بصری مبتنی بر شبکه عصبی برای دستکاری با غیر خطی خروجی ناشناخته
کلمات کلیدی
کنترل مبتنی بر شبکه عصبی، کنترل انعطاف پذیر، غیرخطیهای ناشناخته خروجی، دستکاری رباتیک، دینامیک ناشناخته،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In this paper, the problem of neural network control for visual servoing robotic system is addressed, where the unmodeled dynamics and output nonlinearity are taken into account simultaneously. An adaptive neural network module is constructed to approach the unknown dynamics, upon which, the robot dynamics are not required to be linearly decomposable and structurally known. The major superiority of this module lies in its conciseness and the computational-reduction operation. Moreover, the output nonlinearity is considered, and its undesirable effect is subsequently tackled without a prior knowledge of the model parameters in output mechanism. It is proven by the Lyapunov method that the image-space tracking error is driven to an adjustable neighborhood of origin. Numerical simulations and experiments under various situations are used to validate the performance of the proposed adaptive neural network based scheme.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Sciences - Volumes 451–452, July 2018, Pages 16-33
نویسندگان
, , , ,