{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{-“日期部分”：[2022,4,4]，“日期时间”：“2022-04-04T22:56:18Z”，“时间戳”：1649112978346}，“参考计数”：15，“出版商”：“富士科技出版社”，“问题”：“1”，“内容域”：{“域”：[]，“交叉标记限制”：false}，”short-container-title“：[”J。机器人。麦查顿。“，”JRM“]，”published-print“：{”date-parts“：[[2007,2,20]]}，”abstract“：”阻抗控制是机器人与环境相互作用最有效的控制方法之一。机器人阻抗控制调节机械手对接触的响应，虚拟阻抗控制调节接触前机械手的响应。虽然这些阻抗参数可以使用神经网络进行调节，但传统方法并不考虑同时调节机器人阻抗和虚拟阻抗。本文提出了一种利用神经网络同时学习调节阻抗参数的方法。该方法的有效性在多关节机器人操作器任务的计算机仿真中得到了验证<\/jats:p>“，”DOI“：”10.20965\/jrm.2007.p0106“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[[2016,4,14]]，”date-time“：”2016-04-14T06:18:46Z“，”timestamp“：1460614726000}，”page“：“106-113”，“source”：“Crossref”，“is-referenced-by-count”：0，“title”：[“使用神经网络同时学习机器人阻抗参数”]，“前缀”：“10.20965”，“卷”：“19“，”作者“：[{“given”：“Mutsuhiro”，“family”：“Terauchi”，“sequence”：“first”，“affiliation”：[]}，{“name”：“广岛国际大学心理科学学院，555-36 Kurose-Gakuendai，Higashi-Hiroshima，Hiroshima 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M。卡瓦托，使用反馈-错误学习的闭环系统的神经网络控制，《神经网络》，第6卷，第7期，第933-946页，1993年。“，“DOI”：“10.1016\/S0893-6080（09）80004-X”}，{“key”：“key-10.20965\/jrm.2007.p0106-9”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“S.Jung和T.C。Hsia，\u201c《神经网络在机器人机械手鲁棒阻抗控制中的应用》。IEEE机器人与自动化国际会议，第869-974页，1995年。“，”DOI“：”10.1109“\/ROBOT.1995.525392“}，{”key“：”key-10.20965“\/jrm.2007.p0106-10“，”DOI-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”T.Tsuji、M.Nishida和K。Ito，\u201c使用神经网络对机械手控制阻抗参数的迭代学习，《仪器与控制工程师学会学报》，第28卷，第12期，第1461-1468页，1992年（日语）。“，”DOI“：”10.9746\/sicetr1965.28.1461“}，{”key“：”key-10.20965\/jrm.2007.p0106-11“，”DOI-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”T.Tsuji，K.Ito，and P.Morasso，\u201cNeural Network Learning of Robot Arm Impedance in Operational Space，\u21d IEEE Transaction Systems，Man，and Control netics \u2013 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