Adaptive Neural Network Control of Robotic Manipulators

Adaptive Neural Network Control of Robotic Manipulators pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

☆☆☆☆☆
出版者:World Scientific Pub Co Inc
作者:Ge, S. S./ Lee, Tong Heng/ Harris, Christopher J.
出品人:
頁數:396
译者:
出版時間:1999-1
價格:$ 85.88
裝幀:HRD
isbn號碼:9789810234522
叢書系列:
圖書標籤:
  • 專業
  • 機器人控製
  • 自適應神經網絡
  • 機械臂
  • 控製理論
  • 非綫性控製
  • 智能控製
  • 優化算法
  • 機器學習
  • 機器人學
  • 控製係統
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具體描述

There has been considerable research interest in neural network control of robots, and satisfactory results have been obtained in solving some of the special issues associated with the problems of robot control in an "on-and-off" fasion. This text is dedicated to issues on adaptive control of robots based on neural networks. The text has been tailored to give a comprehensive study of robot dynamics, present structured network models for robots, and provide systematic approaches for neural network based adaptive controller design for rigid robots, flexible joint robots, and robots in constraint motion. Rigorous proof of the stability properties of adaptive neural network controllers is provided. Simulation examples are also presented to verify the effectiveness of the controllers, and practical implementation issues associated with the controllers are also discussed.

這本書聚焦於人工智能技術在機器人控製領域中的應用,詳細介紹瞭如何利用先進算法實現更為靈活和高效的操控係統。它係統闡述瞭神經網絡技術在復雜環境下的適應性,為研究人員和工程師提供瞭實用且前瞻性的思路。書中不僅覆蓋瞭理論基礎,還深入探討瞭多層神經結構的設計與優化,使其能夠處理動態變化的任務需求。它通過大量實際案例,展示瞭如何將這些技術應用於實際項目,從而提升機器人在工業、醫療及服務領域中的錶現。 書中對算法模型和係統架構的描述十分詳盡,注重解釋每個環節的實現細節,以及其在不同應用場景下的適用性。作者還特彆強調瞭跨學科閤作的重要性,結閤機器學習、控製理論和計算機科學等多領域知識,為讀者提供一個全麵的技術框架。這不僅有助於理解神經網絡在機器人控製中的實際作用,還為未來研究提供瞭寶貴的參考方嚮。 內容層齣不窮,覆蓋瞭從基本原理到高級應用的多個層麵,使讀者能夠獲得深入的理論支持和實踐指導。書中引用瞭大量最新的研究成果與實驗數據,使得讀者在閱讀過程中不僅能掌握知識,還能瞭解最新的技術趨勢。每一章節都經過精心構建,邏輯清晰,便於理解和應用。這本書適閤那些希望深入研究機器學習在控製係統中的應用、以及希望提升自己的專業技能的人士。 簡而言之,這本書不僅提供瞭豐富的理論知識,更通過詳盡的實例和方法指導,為讀者打開瞭探索智能機器人控製的新窗口。它注重實踐性,力求讓每個讀者都能從中獲得有價值的見解,從而推動相關領域的發展與進步。這本書對廣大技術從業者和學習者都具有重要的參考意義。 總結來說,這是一部內容豐富、結構嚴謹且富有啓發性的書籍,旨在為讀者提供全麵而深刻的理解,使其能夠更好地應用神經網絡技術於機器人控製領域,推動相關研究與實際應用的發展。

作者簡介

目錄資訊

讀後感

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用戶評價

评分☆☆☆☆☆

使用神經網絡NN帶來常數項的誤差,用滑膜,sgn函數來彌補,隨即引入rise控製器。然而神經網絡➕RISE控製器來控製manipulator時必須要求disturbance足夠smooth……對激活函數進行一階泰勒展開,對自動適應的兩個矩陣使用投影來upper bound。用NN來擬閤desired trajectory的dynamic獲得global值,但同時RISE也會帶來semi global和一個通過中值定理來ub的項……這樣一來,精度就無法完全保證瞭啊……書裏啥也沒說……我無語……

评分☆☆☆☆☆

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