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本发明公开了基于深度物理网络的机器人控制系统,涉及机器人系统技术领域,包括以下步骤:步骤一、位置与速度信息获取,步骤二、位置信息通过动能(T)GNN进行动能计算速度信息通过势能(V)MLP进行势能计算,步骤三、对动能数据进行拉格朗日量计算,根据势能数据,转换为当前状态数据,由设定的控制策略MLP进行判断。通过系统学习补偿运动学、动力学和扰动模型,学习动力学让基于神经网络的非线性控制具有物理意义,学习运动学让机器人自己学会模型判定,从而让它适应自身条件变化,学习扰动让机器人学会对未知的扰动进行补偿
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113110062 A
(43)申请公布日 2021.07.13
(21)申请号 202110497945.9
(22)申请日 2021.05.08
(71)申请人 湖南太观科技有限公司
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