基于神经网络的不确定机器人自适应滑模控制

提出一种机器人轨迹跟踪的自适应神经滑模控制。该控制方案将神经网络的非线性映射能力 与变结构控制理论相结合, 利用RBF 网络自适应学习系统不确定性的未知上界, 神经网络的输出用于 自适应修正控制律的切换增益。 这种新型控制器能保证机械手位置和速度跟踪误差渐近收敛于零。 仿真 结果表明了该方案的有效性。