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机器人动力学方程的神经网络计算

沈林枫  
【摘要】: 近年来,非线性系统的控制得到了极大的发展,在算法和软件上都有了迅猛 的突破。而机器人动力学系统是一个高度复杂的非线性模型,在控制界,对机器 人系统的研究始终是个难点,也是个热点。神经网络和机器人系统似乎有着不解 的缘分,非线性则是联系的基础。神经网络的变体各种各样,从BP网,自适应 神经网络,到各种智能神经网络,模糊神经网络,小波神经网络等等。但随着算 法和系统复杂性的不断提高,对硬件的要求也必将提高到一个新的层次。神经网 络并行多机系统可以提高计算速度,但每个CPU的运算仍是串行的,而且需要 采用总线结构,当处理单元增多时,存储冲突愈益突出,系统性能也将随之下降, 且要求有较高的带宽。这使得对神经网络的应用大部分仍停留在实验室的水平。 随着集成电路的日新月异,高密度现场可编程逻辑器件,包括CPLD和FPGA, 能够将大量逻辑功能集成于一个单片IC之中。虽然半定制和全定制的专用集成 电路(ASIC)也能够实现将大量数字逻辑功能集成于单片之中,但CPLD和FPGA 具有更多的灵活性:既适用于短研制周期、小批量产品开发,也可用于大批量产 品的样品研制。而且集成度更高,更有着诱人的应用前景。 本文着重于利用FPGA技术和通信编码的特性,通过神经网络计算机器人动力 学模型,这将对机器人的控制产生巨大的影响:我们无须对复杂的机器人动力学 方程进行各种耗力的分解和转换,从而集中精力来设计机器人的行为。神经元系 统能够逼近任何非线性这一点早已被证明,但神经元系统的每个权值所包含的信 息量在当前还无法用精确的数学工具来估计的。本文采用离线学习的方式,依托 XILINX的硅编译技术,对每个神经元节点的权W,输入X,输出Y及它们之间 的关系用数字逻辑进行描述,输出的结果达到了较高的精度。 下世纪机器人技术将得到更广的应用,不仅在国防、医疗、海洋开发、宇宙开 发等高技术领域,而且在日常生活也有巨大的作用。本文着手于机器人动力学方 程的神经元高速计算,对机器人系统的描述及应用给出了一种新的实用的计算方 法,有非常重大的意义。


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