在加速度层同时实现运动学与动力学可操作性优化，并通过RNN模型实时求解。
Yang, Xiaohang · Zhao, Zhiyuan · Ma, Boyu · Zichun, Xu · 赵京东 · Liu H.
IEEE Transactions on Industrial Informatics 2023
通过在加速度层重构非线性可操作性指标并采用多级同时处理策略，优化后的可操作性指数相比传统方法显著提升，使机械臂在轨迹规划中具备更好的灵活性。
引入最小关节速度指标，在优化过程中确保系统收敛的同时将关节速度维持在较低水平，降低能耗和机械损耗。
所设计的循环神经网络（RNN）求解器具有严格可证明的收敛性，保证了方案在实际应用中的稳定性和可靠性。