本文選題：機械臂系統(tǒng) + 模仿學習�。� 參考：《控制工程》2017年11期

【摘要】：針對機械臂行為動作獲取的問題,設計了具有模仿學習機制的機械臂系統(tǒng),并在ADAMS下搭建了其等比例運動學模型。通過拖動仿真模擬手把手示教過程,將采集到的示教行為信息用以表達模仿學習策略的BP神經網絡進行訓練,獲得示教行為信息間的映射關系,應用于機械臂系統(tǒng)實現對示教行為動作的快速學習。結果顯示:該方法具有良好的行為編碼能力,能夠實現機械臂連續(xù)動作的模仿,故本系統(tǒng)對機械臂行為動作的獲取是可行的,解決了目前機械臂系統(tǒng)動作規(guī)劃編程復雜的問題。
[Abstract]:Aiming at the problem of behavior acquisition of manipulator, a robot arm system with imitative learning mechanism is designed, and a kinematics model with equal proportion is built under Adams. By dragging simulation to simulate the teaching process of the hand handle, the BP neural network which uses the collected teaching behavior information to express the imitation learning strategy is trained, and the mapping relationship between the teaching behavior information is obtained. It is applied to the robot arm system to realize the fast learning of the teaching behavior. The results show that the method has good behavior coding ability and can realize the imitation of the continuous action of the manipulator. Therefore, the system is feasible to obtain the action of the manipulator, and solves the complex problem of the robot arm system action planning and programming at present.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學信息學部自動化學院;
【基金】：國家高技術研究發(fā)展計劃資助項目(2014AA110501) 北京市自然科學基金資助項目(4162012)
【分類號】：TP183;TP241

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本文編號：2040167