Resumen

Se presenta e investiga una nueva red neuronal de parámetros variables exponencialmente (EVPNN) para resolver el esquema de redundancia inversa de los manipuladores móviles a través de programación cuadrática (QP). Para suspender el fenómeno de articulaciones libres que derivan y garantizar una alta precisión convergente del efector final, se aplica el modelo EVPNN a la planificación de trayectorias de manipuladores móviles. En primer lugar, se formula el esquema de movimiento repetitivo para manipuladores móviles en un índice de QP. En segundo lugar, el índice de QP se transforma en una ecuación matricial variable en el tiempo. Finalmente, se utiliza el método EVPNN propuesto para resolver el índice de QP a través de la ecuación matricial. El análisis teórico y las simulaciones ilustran que el solucionador EVPNN tiene una velocidad de convergencia exponencial y una robustez sólida en aplicaciones de manipuladores móviles. Los resultados de simulación comparativos demuestran que

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Exponencial; Red neuronal de parámetros variables; Esquema de redundancia inversa; Manipuladores móviles; Programación cuadrática; Planificación de trayectorias
• Keywords:Exponential; Varying-parameter neural network; Inverse redundancy scheme; Mobile manipulators; Quadratic programming; Trajectory planning