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摘要
针对机械臂在复杂、恶劣的环境下难以实现高精度运动跟踪的问题，提出了基于自适应动态规划（adaptive dynamic programming,ADP）与滑模导纳控制相结合的策略方法。将未知环境建模为线性模型，基于准滑动模态推导出滑模导纳控制器，用以抵抗扰动干扰；提出ADP与滑模导纳控制器相结合的最优控制方法，并对价值函数中R矩阵的定义进行了优化改进，进一步提升了跟踪精度；运用基于ADP的神经网络来逼近最优价值函数的解，提高了收敛速度，从而快速获得哈密顿-雅可比-贝尔曼（Hamilton-Jacobi-Behrmanequation,HJB）方程的近似最优策略。实验结果表明：该方法有效降低了机械臂运动的控制成本以及保证了最优轨迹跟踪。
- 出版日期2023
- 单位江南大学
