Adaptive Model-Predictive Control of a Soft Continuum Robot Using a Physics-Informed Neural Network Based on Cosserat Rod Theory
基于Cosserat杆理论物理信息神经网络的软体连续机器人自适应模型预测控制
机构 * Institute of Mechatronic Systems, Leibniz University Hannover（机械系统研究所，汉诺威莱布尼茨大学） ； Department of Advanced Interdisciplinary Studies, The University of Tokyo（先进跨学科研究部，东京大学） ； Institute of Assembly Technology and Robotics, Leibniz University of Hannover（组装技术与机器人研究所，汉诺威莱布尼茨大学）
AI总结 提出一种基于域解耦物理信息神经网络（DD-PINN）的实时非线性模型预测控制框架，实现软体连续机器人的高精度动态控制，位置误差低于3 mm。
Comments Submitted to IEEE Transactions on Robotics, 20 pages, 14 figures
