【摘 要】
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该文在阐述目前国内外机器人控制领域和机器实时仿真领域的研究现状后,针对其中的一些问题如先进复杂的控制算法难以实时实现、机器人实时仿真系统的可扩充性和可维护性不强
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该文在阐述目前国内外机器人控制领域和机器实时仿真领域的研究现状后,针对其中的一些问题如先进复杂的控制算法难以实时实现、机器人实时仿真系统的可扩充性和可维护性不强等,提出将机器人系统采用模块结构并应用并行处理技术来解决这些问题.在设计好机器人实时仿真系统后,就可以容易的将各种机器人控制算法和轨迹规划算法嵌入其中并进行研究.在第四章中首先将一种适合于并行计算的基于摄动模型的STAC方案在多处理器上实现,仿真结果表明利用这种算法取得了较好的并行效果,也说明了这种算法比较适合于两个处理器上的并行计算.然后针对神经网络适于并行计算及计算量较大的特点,提出一种CMAC神经网络控制方案并对系统的稳定性给出了证明,同时对计算任务进行分析并将其进行任务划分和任务分配,以达到较好的并行效果.利用单处理器进行仿真表明在机器人动力学特性未完全已知时,这种控制方案仍然具有较好的控制性能,而利用多处理器系统进行仿真表明对这种控制方法采用我们提出的调度方案,可以取得很好的并行效果.
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