气动柔性机械臂轨迹规划与基于RBF神经网络的控制方法

气动柔性机械臂轨迹规划与基于RBF神经网络的控制方法，包括：S1,建立气动柔性机械臂的运动学和动力学模型；S2,根据抓取和搬运任务，为气动柔性机械臂进行关节空间轨迹规划；S3,设计自适应RBF神经网络，对负载扰动进行实时估计；S4,基于自适应RBF神经网络和反步技术思想，设计反步积分滑模控制器来实现扰动的补偿和鲁棒运动控制；S5,利用李雅普诺夫方法对RBF神经网络的估计值和反步积分滑模控制器进行收敛性检验；本发明针对多自由度气动柔性机械臂，提出了一种基于三次样条插值和粒子群优化的关节空间轨迹规划方法，有效避免了奇异配置，并基于自适应RBF神经网络设计了反步积分滑模控制器，实现在线补偿扰动提高控制性能，能够高效完成抓取和搬运任务。