ZUSAMMENFASSUNG Die repetitive Bewegungsplanung (RMP) für redundante Manipulatoren mit hoher konvergenter Präzision wird aufgrund ihrer größeren Freiheitsgrade zu einem intensiven Forschungsthema. In diesem Papier wird zunächst ein spezifisches Nullungsneurodynamikmodell (SZND) für die RMP über nullende Neurodynamik eingerichtet. Danach wird eine allgemeine lineare dreistufige Regel vorgestellt und angewendet, um das SZND-Modell zu diskretisieren. Anschließend erhalten wir ein dreistufiges diskretes SZND (TS‐DSZND) Modell für repetitive Kinematik. Es ist erforderlich zu betonen, dass die Schrittgröße im TS‐DSZND-Algorithmus mit der Stabilität des vorgeschlagenen TS‐DSZND zusammenhängt. Durch die Verwendung linearer Transformation und des Jury-Stabilitätskriteriums wird das optimale Schrittgrößenintervall des TS‐DSZND durch einen Satz erhalten. Darüber hinaus wird die Truncationsfehlerkonstante, die bei den meisten ZeaD-typisierten Diskretisierungsformeln für die RMP redundanter Manipulatoren oft vernachlässigt wird, analysiert und zeigt die Auswirkungen auf die konvergente Genauigkeit im Vergleich zu den entsprechenden dreistufigen Regeln. Darüber hinaus zeigen simulierte Darstellungen auf verschiedenen redundanten Manipulatoren die Überlegenheit und Durchführbarkeit des vorgeschlagenen TS‐DSZND sowie das effektive Schrittgrößengebiet. Schließlich validiert ein physikalisches Experiment an einem echten UR5-Roboterarm zum Erfüllen eines blumenförmigen Pfades die zufriedenstellende Leistung des TS‐DSZND-Modells.
Kong et al. (Sat,) untersuchten diese Frage.