基于神经网络的冗余机械臂运动学逆解研究*

作者：欧群文1,贠超1*,杨学兵2,胡掌稳3 日期：2016-08-01/span> 浏览：2143 查看PDF文档

基于神经网络的冗余机械臂运动学逆解研究*

欧群文1,贠超1*,杨学兵2,胡掌稳3

(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)

 

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。

关键词：遗传算法;RBF神经网络;冗余自由度;运动学逆解

中图分类号：TP242;TH112        文献标志码：A          文章编号：1001-4551(2016)06-0663-05

 

本文引用格式：

欧群文,贠超,杨学兵,等.基于神经网络的冗余机械臂运动学逆解研究［J］.机电工程，2016，33(6)：663-667.

OU Qunwen, YUN Chao, YANG Xuebing, et al. Algorithm based on neural network for inverse kinematics of redundant manipulator［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2016,33(6):663-667.
《机电工程》杂志：http://www.meem.com.cn