冗余機器人作為智能制造、救災搶險與太空探索等領域的關鍵環節，近年來逐漸成為控制領域的最熱門研究方向之一。然而, 對結構信息不準確或未知的冗余機器人進行運動規劃是一個棘手的問題。此外, 若不考慮冗余機器人末端執行器的姿態約束, 可能會因姿態的不可控性導致任務失敗。
 

　　我院大數據與無人系統研究團隊針對許多現有機器人控制方法依賴精確的結構信息、未考慮特定任務末端姿態要求、速度信號難以應用于實物機器人等問題，研究了基于數據驅動的冗余機器人雙層運動控制規劃。該研究通過數據驅動技術實時學習機器人的結構信息，并增加了姿態保持約束以控制末端的姿態，同時提出了雙層運動規劃方案，實現了加速度控制信號的輸出，最后通過離散神經動力學求解器實現了對方案的求解。
 

　　該研究最終實現了對結構信息未知冗余機器人的運動規劃以及末端的姿態控制。相關成果發表于國內高水平期刊《中國科學：信息科學》上。本研究工作得到了國家自然科學基金項目資助。
 

實物實驗及對比實驗結果圖