基于脉冲神经网络的“人工肌肉”软驱动器仿生控制方法

本发明公开了一种基于脉冲神经网络的“人工肌肉”软驱动器仿生控制方法，该方法以基于粗糙逆模型的前馈控制器为粗调节，以基于脉冲神经网络的类小脑控制器为细调节，通过在线学习方法实时补偿建模不确定性及环境交互不确定性。本发明使用具有代表性的“人工肌肉”软驱动器——气动人工肌肉，实现了一种模仿哺乳动物小脑神经工作机制的脉冲神经网络，实现了对于高度非线性、时变性“人工肌肉”软驱动器的高效、鲁棒、自适应控制。