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搜索资源 - robot control neural network
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神经网络在线训练和控制仿真程序，控制一个二关节机器人。-online training neural network simulation and control procedures, controls a two joint robot.
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人工神经网络中cmac网络应用于机器人手臂控制的算法研究-artificial neural network cmac network to control the robot arm Algorithm
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机器人手臂神经网络智能控制建模，simulink仿真，源代码-Neural network intelligent control of robot arm model, simulink simulation, source code
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柔性机械臂的神经网络控制策略。课程报告，有详细说明。-Flexible manipulator neural network control strategy. Course report is described in detail.
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摘要：给出了解决机器人控制问题一种神经网络方法。使用一个分级神经网络(NN)结构学习刚体机器人动力学特点。对于一般类别的机械手，使用前训练一系列的三层前馈网络模块，然后把这些基函数实时地用于第四层。使用线性控制原理，辅以非线性补偿控制机械手，使学得的机械手动力学知识创建一个在整个工程中高速控制机械手的控制器。模拟结果表明控制器的性能得到了大大提高。-Abstract: This paper presents a solution to the issue of robot control neu
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一种基于模糊神经网络的控制策略，融合了模糊控制和神经网络的优点，根据变量的动态调整实施控制器的动态参数调整-Based on fuzzy neural network control strategy, the convergence of fuzzy control and neural network advantages, in accordance with the dynamic adjustment of the implementation of variable controll
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动态环境下基于势场原理的避障方法
提出了一种新颖的控制方案，即采用神经网络预测控制器来控制机器人的力／位置．这种控
制器能任意逼近机器人这种不确定对象，不用知道系统的精确结构，同时由于预测控制的加入，使系
统在线计算方便，控制质量提高了-Dynamic environment based on the principle of potential field obstacle avoidance method
A novel control scheme, namely,
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：为提高移动机器人在未知环境下避障行为的成功率，通过对障碍物信息的输人，从控制输出数据中找出避
障行为模式，生成相应的模糊逻辑控制规则，并把模糊控制算法引入到神经网络中，使得模糊控制器规则的在线精
度和神经网络的学习速度均有较大的提高，使移动机器人具有较为迅速的反应能力，实现机器人连续、快速地避障
并最终到达目标．系统仿真证明了模糊神经网络在移动机器人路径选择中的智能性．-To enable the mobile robot in unknown environment obstac
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《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》一书所有的matlab仿真程序。本书系统地介绍了机器人控制的几种先进设计方法，是作者多年来从事机器人控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的最新成果。全书以机器人为对象，共分10章，包括先进PID控制、神经网络自适应控制、模糊自适应控制、迭代学习控制、反演控制、滑膜控制、自适应鲁棒控制、系统辨识和路径规划。-" Robot Control System Design and MATLAB simulation,"
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人工神经网络控制工具箱（其中包括各种学习方法、训练方法）----神经网络机器人视觉伺服。-Artificial neural network control toolbox (which includes a variety of learning methods, neural network training methods )---- robot visual servo.
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机器人神经网络控制，可以实现在线学习。并且对学习的误差会逐渐减小，达到控制精度的要求。-Robot neural network control, online learning can be achieved. And error learning will gradually decrease to control accuracy.
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matlab软件机器人神经网络控制的RBF网络逼近仿真-matlab neural network robot control software RBF network simulation approach
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基于神经网络的自主水下机器人动态反馈控制Neural network based autonomous underwater robot dynamic feedback control-Neural network based autonomous underwater robot dynamic feedback control
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机器人神经网络控制之RBF网络的逼近，内有mdl模型和s-fun函数。-Robot neural network control of RBF network approximation within mdl model and s-fun function.
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In this paper a Conventional PD Controller and Fuzzy Neural Controller for trajectory tracking of mobile robot
platform is presented. Using computed torque method is given input- torque on mobile robot wheels. The
locomotion control structure is
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一个用于机器人控制领域的matlab教程，包括自适应控制，模糊控制，神经网络控制等不同智能算法。-A field for robot control matlab tutorial, including adaptive control, fuzzy control, neural network control, such as different intelligent algorithms.
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该程序是由matlab编写的，可实现机器人的神经网络控制的仿真分析。-The program is written by matlab, simulation analysis enables the robot' s neural network control.
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机器人神经网络自适应控制，用于研究机器人控制算法，提供源码-Neural network adaptive control, robot control algorithm is used to study the robot, to provide the source code
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将人工神经网络应用到机器人的控制中，程序都可运行，得到好的控制性能-The applications of artificial neural network to the control of the robot, the program can run, get good control performance
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flexible robot control
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