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基于PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解研究

發(fā)布時(shí)間:2017-09-09 03:17

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【摘要】:針對(duì)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(dòng)學(xué)求解時(shí)存在的因易陷入局部極值導(dǎo)致輸出誤差偏大的問(wèn)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(dòng)學(xué)中的應(yīng)用。首先通過(guò)PSO算法迭代計(jì)算粒子適應(yīng)度;其次,依據(jù)個(gè)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(wèn)題并且加快了BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)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(duì)機(jī)器人逆運(yùn)動(dòng)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(guó)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(dòng)學(xué)求解 機(jī)器人
【基金】:四川省科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2015GZ0027)
【分類號(hào)】:TP242;TP183
【正文快照】: 技術(shù)學(xué)院,合肥230026)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)逆解問(wèn)題是對(duì)智能機(jī)器人進(jìn)行運(yùn)動(dòng)規(guī)劃與智能控制的重要前提。其本質(zhì)就是通過(guò)給定的機(jī)器人末端位姿參數(shù)來(lái)求取對(duì)應(yīng)位姿的機(jī)器人各個(gè)關(guān)節(jié)變量的值。自機(jī)器人學(xué)創(chuàng)立以來(lái),該問(wèn)題一直是機(jī)器人領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)[1]。運(yùn)動(dòng)學(xué)逆解的傳統(tǒng)求解方法主要有

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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3 張艷麗;李樹(shù)軍;李景奎;;可重構(gòu)模塊化機(jī)器人逆運(yùn)動(dòng)學(xué)建模[J];機(jī)械設(shè)計(jì);2008年11期

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

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2 馬華棟;曲面工件超聲檢測(cè)的逆運(yùn)動(dòng)學(xué)及路徑規(guī)劃研究[D];浙江大學(xué);2011年

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本文編號(hào):817975

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