摘要
本发明公开了一种面向类脑处理器的七自由度运动控制方法及系统，包括：S1.通过增量编码器将机械臂的期望关节位置、速度、加速度转换为脉冲序列；S2.将脉冲序列输入液态状态机LSM，利用其动态储层提取运动轨迹时空特征；S3.将液态状态机LSM的输出特征与上一时刻真实扭矩值共同输入多层感知机MLP，预测当前关节扭矩；S4.通过反馈控制器调整预测扭矩并执行轨迹跟踪。本发明减少了参数调整需求，能够直接部署于类脑处理器，具备低功耗和高计算效率，同时通过循环连接学习高自由度中的复杂非线性关系，实现高精度运动控制。本发明在工业机器人、智能制造、医疗康复等领域具有广阔的应用前景。
