【摘要】：為了提高6R焊接機器人的位姿精度和焊接軌跡的準確度,提出了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的6R焊接機器人逆運動學求解方法。針對6R焊接機器人逆運動學方程組具有高維、非線性、求解復雜的特點,基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡建立運動學逆解預測模型,采用尺度空間理論對焊接機器人的位姿參數(shù)樣本所在的工作空間進行分區(qū),采用均勻設計法和模糊聚類理論對分區(qū)后的訓練樣本進行優(yōu)選,并根據(jù)Z-Y-Z坐標轉(zhuǎn)換原理進行轉(zhuǎn)換和歸一化處理,將逆運動學求解問題轉(zhuǎn)換為基于RBF的6輸入6輸出預測系統(tǒng)。運用該系統(tǒng)對6R焊接機器人進行了復雜焊接軌跡仿真和點焊實驗,并與基于組合優(yōu)化迭代法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的逆運動學求解效果與焊接精度進行了比較,結(jié)果表明,基于RBF的6R焊接機器人運動學逆解預測模型具有求解簡單、精度高、便于軌跡規(guī)劃的特點,證明了該方法的可行性和有效性。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of position and pose of 6R welding robot and the accuracy of welding trajectory, a method of inverse kinematics of 6R welding robot based on RBF neural network is proposed. The inverse kinematics equations of 6R welding robot have the characteristics of high dimension, nonlinearity and complex solution. The prediction model of inverse kinematics solution is established based on RBF neural network. The workspace of position and pose parameter samples of welding robot is partitioned by scale space theory, and the training samples after partition are selected by uniform design method and fuzzy clustering theory. According to the principle of Z-Y-Z coordinate transformation, the inverse kinematics problem is transformed into a 6-input-6-output prediction system based on RBF. The complex welding trajectory simulation and spot welding experiment of 6R welding robot are carried out by using this system, and the results are compared with the inverse kinematics solution and welding precision based on combinatorial optimization iterative method and BP neural network. The inverse kinematics prediction model of 6R welding robot based on RBF has the advantages of simple solution, high precision and convenient trajectory planning. The feasibility and effectiveness of this method are proved.
【作者單位】： 四川大學制造科學與工程學院;桂林航天工業(yè)學院機械工程學院;南安普頓大學環(huán)境與工程學院;
【基金】：“十二五”國家科技支撐計劃項目(2015BAF27B01) 四川省科技計劃項目(2015GZ0036、2016GZ0195) 廣西高校中青年教師基礎能力提升項目(KY2016YB535) 廣西高校機器人與焊接重點實驗室主任基金項目(JQR2015ZR04)
【分類號】：TP183;TP242

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本文編號：2419548