应用自主路径规划系统通过实施网络约束解决运动学和动力学问题
摘要：动物大脑中的神经网络系统包含许多模块，通过整合这些模块的输出生成适应性行为。对这样的大系统进行数学建模，以阐明快速寻找解决方案的机制对于开发机器人控制方法和分布式计算算法至关重要。在本文中，我们提出了一个解决机器人手臂操作中的运动学和动力学问题的网络模型。该模型将解决方案表示为相位空间中的一个吸引子，并且在手臂末端位置变化或出现障碍物等扰动时自动寻找新的解决方案。在所提出的模型中，物理约束、目标位置和障碍物的存在都由网络连接表示。因此，当约束数量增加时，该模型的理论框架几乎保持不变。此外，由于该模型被视为分布式系统，因此可应用于并行计算算法的开发。
作者：Kei-Ichi Ueda
论文ID：1912.10440
分类：Adaptation and Self-Organizing Systems
分类简称：nlin.AO
提交时间：2019-12-24