基于有限时间神经网络的机器人轨迹跟踪方法、装置及介质

本发明公开了一种基于有限时间神经网络的机器人轨迹跟踪方法、装置及介质，包括：通过DH参数计算从机器人基座坐标系到末端执行器坐标的转换矩阵；得出笛卡尔位置运动学方程，并设定机器人末端姿态约束方程；设定机器人末端执行器的笛卡尔空间期望轨迹；将机器人姿态保持轨迹跟踪问题描述为一种二次规划策略；设计一种姿态保持轨迹跟踪的有限时间神经网络；构建求解步骤4建立的二次规划策略的具体动态参数的有限时间神经网络模型，将有限时间神经网络模型用于机器人的轨迹跟踪。本发明由于采用了动态参数设计在任意初始误差情形下都具有更快速的有限时间收敛性，而且经验证采用该方法的机器人轨迹跟踪精度较高。