由于协作机器人的结构比普通工业机器人更为轻巧，一般动力学模型所忽略的复杂特性占比较大，导致协作机器人的计算预测力矩误差较大。据此提出在考虑重力、科里奥利力、惯性力和摩擦力等的基础上，采用深度循环神经网络中的长短期记忆模型对自主研发的六自由度协作机器人动力学模型进行误差补偿。在实验中采用优化后的基于傅里叶级数的激励轨迹驱动机器人运动，以电机电流估算关节力矩，获取的原始数据用来训练长短期记忆模型(LSTM)补偿网络。网络的训练结果和评价指标为预测力矩相比实际力矩的均方根误差。计算与实验结果表明，补偿后的协作机器人动力学模型对实际力矩具有更好的预测效果，各轴预测力矩与实际力矩的均方根误差相比于未补偿的传统模型降低了61.8%至78.9%不等，表明了文中所提出补偿方法的有效性

·协作学习的概念 ·协作学习的基本要素 ·协作学习的实例

根据《中华人民共和国合同法》， 厂（委托方）委托 研究所（受托方），由 公司作保证人，完成 科 技协作项目。经三方协商一致签订本合同，共同执行。 １．协作项目名称及其主要内容： ２．技术经济要求： （１）技术要求：

一、什么时协作图 二、如何运用协作图 三、如何对主动对象、并发和同步建模

2013年安徽省皖北协作区高三联考语文试题_2013年安徽省皖北协作区高三年级联考语文试题

2014年安徽省皖北协作区高三联考语文试卷_2014年安徽省皖北协作区高三年级联考

2016届浙江省重点中学协作体高三第三次联考语文试卷_语文2015-2016年度浙江重点中学协作体高三第三次联考语文

浙江省重点中学协作体2015届第一次适应性测试语文试题_浙江省重点中学协作体2015届第一次适应性测试语文试题

浙江省重点中学协作体2015届第一次适应性测试语文试卷_浙江省重点中学协作体2015届第一次适应性测试

宜昌市部分示范高中教学协作体2018年春高一期中联考语文试卷_湖北省宜昌市部分示范高中教学协作体2017-2018年高一下学期期中考试语文试题