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基于LSTM和SMC的农用履带机器人轨迹跟踪控制

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轨迹跟踪是移动机器人控制技术的重要领域之一,拥有广阔的发展前景,而高度非线性的动态特性是控制器设计的主要障碍.提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)和准滑动模态的滑模控制(SMC)方法.给出履带车的运动学模型和动力学模型,并基于动力学模型建立滑模控制系统.设计基于深度学习方法的LSTM网络来对未知干扰项进行控制补偿,降低外部干扰的影响,通过结合LSTM网络和准滑动模态的优势,减弱震颤现象.并给出控制系统的稳定性分析.在不同轨迹上进行长短期记忆网络MATLAB/Simulink仿真实验,并与现有方法进行了比较,证明了其优越性.
Trajectory Control of Crawler Robot Based on LSTM and SMC

刘东阳、查文文、陶亮、朱诚、辜丽川、焦俊

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安徽农业大学 信息与计算机学院,安徽 合肥 230036

长短期记忆网络 滑模控制 运动学模型 动力学模型 轨迹跟踪

国家自然科学基金安徽省科技重大专项安徽省科技重大专项省教育厅自然科学基金

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2023

10.16182/j.issn1004731x.joss.21-1248

系统仿真学报
北京仿真中心 中国系统仿真学会

系统仿真学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.551
ISSN：1004-731X
年,卷(期)：2023.35(4)
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