本文關(guān)鍵詞：基于PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逆運(yùn)動學(xué)求解研究

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【摘要】：針對傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于機(jī)器人逆運(yùn)動學(xué)求解時存在的因易陷入局部極值導(dǎo)致輸出誤差偏大的問題,該文提出了一種基于PSO優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在求解機(jī)器人逆運(yùn)動學(xué)中的應(yīng)用。首先通過PSO算法迭代計算粒子適應(yīng)度;其次,依據(jù)個體極值和群體極值的不斷更新得到最優(yōu)的BP網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值閾值。該方法避免了局部極值問題并且加快了BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程的收斂速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用論文提出的方法對機(jī)器人逆運(yùn)動學(xué)的求解得到誤差小于0.1°的關(guān)節(jié)角輸出。
【作者單位】： 西南科技大學(xué)特殊環(huán)境機(jī)器人技術(shù)四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) PSO算法 逆運(yùn)動學(xué)求解 機(jī)器人
【基金】：四川省科技支撐計劃項(xiàng)目(2015GZ0027)
【分類號】：TP242;TP183
【正文快照】： 技術(shù)學(xué)院,合肥230026)機(jī)器人的運(yùn)動學(xué)逆解問題是對智能機(jī)器人進(jìn)行運(yùn)動規(guī)劃與智能控制的重要前提。其本質(zhì)就是通過給定的機(jī)器人末端位姿參數(shù)來求取對應(yīng)位姿的機(jī)器人各個關(guān)節(jié)變量的值。自機(jī)器人學(xué)創(chuàng)立以來,該問題一直是機(jī)器人領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)[1]。運(yùn)動學(xué)逆解的傳統(tǒng)求解方法主要有

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