脉冲神经控制器稳定欠驱动机器人周期轨道
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脉冲神经控制器稳定欠驱动机器人周期轨道
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AI 综述
Maksim Surov 与 Oleg Sumenkov 提出一种基于 Lyapunov 贪心设计的脉冲神经反馈控制器，用于欠驱动机器人的周期轨道稳定。作者通过横向线性化，把轨道稳定问题转化为周期线性时变系统的平凡解镇定，并将原本针对线性时不变系统的 Lyapunov 贪心设计扩展到该周期线性时变横向动力学，从而构造出事件驱动的脉冲控制器。 作者称，该方法在 butterfly 机器人的轨迹稳定问题上演示了有效性；这一演示仅针对该机器人场景，尚未说明可推广到其他系统。
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最新进展10月28日 12:00
脉冲神经形态控制器稳定欠驱动机器人周期轨道：基于贪心Lyapunov的方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv cs.RO脉冲神经形态控制器稳定欠驱动机器人周期轨道：基于贪心Lyapunov的方法
该论文研究用脉冲神经网络实现的事件驱动脉冲控制器，用于欠驱动机器人的轨迹跟踪，目标是稳定预设周期轨道。作者通过横向线性化把轨道稳定问题化为周期线性时变系统的平凡解镇定，并将原本针对LTI系统的Lyapunov贪心设计扩展到该周期LTV横向动力学，从而构造反馈控制器，在butterfly机器人轨迹稳定问题上演示了方法有效性。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 9
- 可比范围峰值
- 1010月28日 12:00
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