摘要：為解決機(jī)器人動力學(xué)模型未知問題并提升系統(tǒng)魯棒性,本文基于擾動觀測器,考慮動力學(xué)模型未知的情況,設(shè)計了一種自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural network, NN)跟蹤控制器.首先分析了機(jī)器人運(yùn)動學(xué)和動力學(xué)模型,針對模型已知的情況,提出了剛體機(jī)械臂通用模型跟蹤控制策略;在考慮動力學(xué)模型未知的情況下,利用徑向基函數(shù)(Radial basis function, RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計基于全狀態(tài)反饋的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟蹤控制器,并通過設(shè)計擾動觀測器補(bǔ)償系統(tǒng)中的未知擾動.利用李雅普諾夫理論證明所提出的控制策略可以使閉環(huán)系統(tǒng)誤差信號半全局一致有界(Semi-globally uniformly bounded, SGUB),并通過選擇合適的增益參數(shù)可以將跟蹤誤差收斂到零域.仿真結(jié)果證明所提出算法的有效性并且所提出的控制器在Baxter機(jī)器人平臺上得到了實驗驗證.