针对冗余机器人重复运动规划的新型激励有界变参数有限时间神经网络方法

一种针对冗余机器人重复运动规划的新型激励有界变参数有限时间神经网络方法，在任务规划预备阶段，给定冗余机器人在笛卡尔空间中的末端执行器目标轨迹rd(t)，并给出各个关节的期望角度θd(0)；将冗余机器人重复运动规划转化为二次优化问题，并构建求解该问题的激励有界变参数有限时间神经网络求解器，分别在无噪声及存在有界噪声的情况下求解冗余机器人重复运动规划。本发明能够获得高精度的运动规划效果、且收敛速度更快、抗干扰能力更强。