Dynamic Neural Networks for Motion Control of Redundant Manipulators
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Okt 2025, 2025
- Rilegato
- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book discusses the development and application of dynamic neural networks (DNNs) for solving complex motion control problems in redundant manipulators. Specifically, it presents a series of advanced DNNs, including noise-rejection DNNs, fuzzy-parameter DNNs, and so on, which are designed to optimize performance while ensuring robustness and computational efficiency. Based on the presented DNNs, this book further constructs a series of motion control schemes for redundant manipulators to address some key challenges such as cyclic motion, position and orientation tracking, and model-unknown scenarios. Each method is rigorously demonstrated for the convergence, and its effectiveness is validated through simulations and physical experiments. By integrating computational intelligence with control theory, this book provides a comprehensive framework for solving time-varying and noise-perturbed problems in robotics, making it a valuable resource for researchers and practitioners in the field.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 244 pp. Englisch.…
Codice articolo 9789819691432
- Titolo
- Dynamic Neural Networks for Motion Control of Redundant Manipulators
- Autore
- Mei Liu
- Editore
- Springer, Springer Okt 2025
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 9819691435
- ISBN 13
- 9789819691432
- Peso dell'articolo
- 578 grammi
- Dimensioni
- 241x160x18 mm
This book discusses the development and application of dynamic neural networks (DNNs) for solving complex motion control problems in redundant manipulators. Specifically, it presents a series of advanced DNNs, including noise-rejection DNNs, fuzzy-parameter DNNs, and so on, which are designed to optimize performance while ensuring robustness and computational efficiency. Based on the presented DNNs, this book further constructs a series of motion control schemes for redundant manipulators to address some key challenges such as cyclic motion, position and orientation tracking, and model-unknown scenarios. Each method is rigorously demonstrated for the convergence, and its effectiveness is validated through simulations and physical experiments. By integrating computational intelligence with control theory, this book provides a comprehensive framework for solving time-varying and noise-perturbed problems in robotics, making it a valuable resource for researchers and practitioners in the field.
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Informazioni sull’autore
Mei Liu received the B.E. degree in communication engineering from Yantai University, Yantai, China, in 2011, the M.E. degree in pattern recognition and intelligent system from Sun Yat-sen University, Guangzhou, China, in 2014, and the Ph.D. degree in computer software and theory from University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China, in 2023. From 2016 to 2017, she had been with the Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University as a Research Assistant. Currently, she is a research assistant with Lanzhou University, Lanzhou, China. From 2023 to 2025, she had been a postdoctoral fellow with Multiscale Medical Robotics Center, The Chinese University of Hong Kong. Her. She serves as a guest editor for several journals such as Tsinghua Science and Technology and IET Electronics Letters. She has published more than 30 papers in IEEE TRANSACTIONS journals. Since 2020, Dr. Liu has received prestigious awards including the Second Prize in Natural Science of Gansu Province. Her main research interests include neural networks, robotics, and optimization.
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Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
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