| 基于神经网络的冗余机械臂运动学逆解研究 |
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| 引用本文： | 欧群文,贠超,杨学兵,胡掌稳. 基于神经网络的冗余机械臂运动学逆解研究[J]. 机电工程, 2016, 0(6): 663-667. DOI: 10.3969/j.issn.1001-4551.2016.06.004 |
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| 作者姓名： | 欧群文 贠超 杨学兵 胡掌稳 |
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| 作者单位： | 1. 北京航空航天大学 机械工程及自动化学院,北京,100191;2. 北京中电华强焊接工程技术有限公司,北京,100076;3. 北京三一重机有限公司,北京,100220 |
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| 基金项目： | 北京市科学技术委员会资助项目(HT0100081-2014) |
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| 摘 要： | 针对冗余自由度机械臂逆运动学求解的难题,提出了一种基于RBF神经网络的新方法。针对一款新型的七轴冗余机械臂,建立了机械臂的正运动学方程,提出了一种基于加权最小二乘法的"最佳柔顺性"规则,基于此规则运用遗传算法求解了全局最优解,由此得到了训练神经网络的样本数据,对神经网络进行了训练,使网络达到了稳定状态。设计了仿真和实验对RBF神经网络进行了测试,分析了神经网络的性能。研究结果表明,该RBF神经网络精度高、收敛速度快,从而为任意冗余机械臂逆解求解提供了一种新方法。
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| 关 键 词： | 遗传算法 RBF神经网络 冗余自由度 运动学逆解 |
Algorithm based on neural network for inverse kinematics of redundant manipulator |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | genetic algorithm RBF neural network redundant degree of freedom inverse kinematics |
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