基于变参动态学习网络的移动机器人避障与重复运动方法

本发明公开了基于变参动态学习网络的移动机器人避障与重复运动方法，包括如下步骤：1)通过末端轨迹主任务，在速度层上建立机器人逆运动学方程；2)建立移动冗余度机器人周期循环重复运动约束，引入基于临界距离的等式避障约束；3)将综合机器人重复运动及避障子问题设置为动态加权的目标函数，将目标函数的时变矩阵方程通过变参动态学习网络进行求解；4)将机器人逆运动学方程和约束设置为二次规划问题并通过拉格朗日函数转换为时变矩阵方程求解问题，求得移动冗余度机械臂在逆运动学问题的最优解。本发明通过松弛约束的重复运动控制与避障约束，实现高精度路径跟踪与高效率障碍规避，采用变参数动态学习网络求解，提高计算效率与稳定性。