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国内刊号：44-1240/TP
国际刊号：1000-8152
发布日期:
作者：崔朝臣,张翔,熊丹,韩伟,黄奕勇
单位：军事科学院国防科技创新研究院,军事科学院国防科技创新研究院,军事科学院国防科技创新研究院,军事科学院国防科技创新研究院,军事科学院国防科技创新研究院
关键词：在轨服务; 软体机械臂建模和控制; 两阶段神经网络; Transformer
软体机械臂凭借质量轻、价格低、操作灵活等特性在在轨服务任务中具有巨大应用前景. 然而, 针对软体机械臂的逆运动学建模和控制仍是一个具有挑战性的问题. 作为一种替代方案, 采用数据驱动的方法对软体机械臂数值模型进行学习取得了一定成果. 本文在前人研究的基础上, 提出一种端到端的两阶段神经网络软体机械臂控制思想和异步Transformer执行策略. 文章通过与单阶段神经网络、传统的BP、LSTM等构建的两阶段方法进行对比,结果表明: 本文方法具有更高的控制精度. 最后, 利用软体机械臂实物进行抓取实验, 验证了本文方法的可行性.
来源：2023年第12期
《控制理论与应用》期刊编辑部
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