Adaptive Neural Network Control of Robotic Manipulators pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Ge, S. S./ Lee, Tong Heng/ Harris, Christopher J.

出品人:

页数:396

译者:

出版时间:1999-1

价格:$ 85.88

装帧:HRD

isbn号码:9789810234522

丛书系列:

图书标签:

专业
机器人控制
自适应神经网络
机械臂
控制理论
非线性控制
智能控制
优化算法
机器学习
机器人学
控制系统

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具体描述

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.

这本书聚焦于人工智能技术在机器人控制领域中的应用，详细介绍了如何利用先进算法实现更为灵活和高效的操控系统。它系统阐述了神经网络技术在复杂环境下的适应性，为研究人员和工程师提供了实用且前瞻性的思路。书中不仅覆盖了理论基础，还深入探讨了多层神经结构的设计与优化，使其能够处理动态变化的任务需求。它通过大量实际案例，展示了如何将这些技术应用于实际项目，从而提升机器人在工业、医疗及服务领域中的表现。书中对算法模型和系统架构的描述十分详尽，注重解释每个环节的实现细节，以及其在不同应用场景下的适用性。作者还特别强调了跨学科合作的重要性，结合机器学习、控制理论和计算机科学等多领域知识，为读者提供一个全面的技术框架。这不仅有助于理解神经网络在机器人控制中的实际作用，还为未来研究提供了宝贵的参考方向。内容层出不穷，覆盖了从基本原理到高级应用的多个层面，使读者能够获得深入的理论支持和实践指导。书中引用了大量最新的研究成果与实验数据，使得读者在阅读过程中不仅能掌握知识，还能了解最新的技术趋势。每一章节都经过精心构建，逻辑清晰，便于理解和应用。这本书适合那些希望深入研究机器学习在控制系统中的应用、以及希望提升自己的专业技能的人士。简而言之，这本书不仅提供了丰富的理论知识，更通过详尽的实例和方法指导，为读者打开了探索智能机器人控制的新窗口。它注重实践性，力求让每个读者都能从中获得有价值的见解，从而推动相关领域的发展与进步。这本书对广大技术从业者和学习者都具有重要的参考意义。总结来说，这是一部内容丰富、结构严谨且富有启发性的书籍，旨在为读者提供全面而深刻的理解，使其能够更好地应用神经网络技术于机器人控制领域，推动相关研究与实际应用的发展。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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使用神经网络NN带来常数项的误差，用滑膜，sgn函数来弥补，随即引入rise控制器。然而神经网络➕RISE控制器来控制manipulator时必须要求disturbance足够smooth……对激活函数进行一阶泰勒展开，对自动适应的两个矩阵使用投影来upper bound。用NN来拟合desired trajectory的dynamic获得global值，但同时RISE也会带来semi global和一个通过中值定理来ub的项……这样一来，精度就无法完全保证了啊……书里啥也没说……我无语……

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