基于改进型BP神经网络多关节机器人逆向运动学求解
提出采用一种3层改进型快速BP神经网络(ModifiedfastBPneuralnetwork,MFBPNN)求解一个5自由度多关节机器人逆向运动学问题.使用正向运动学计算获得的样本向量进行离线学习,然后充分利用人工神经网络的泛化特性,实现了机器人末端作用器位姿到各个关节转角变量之间的非线性映射.仿真结果表明,采用MFBPNN算法以后,绝对误差不超过0.005°,计算精度和处理速度能够满足机器人实时控制的要求,并且可以应用于机器人路径规划控制场合.
机器人 BP神经网络 运动学
汪木兰 徐开芸 饶华球 张思弟
南京工程学院先进数控技术江苏省高校重点建设实验室,南京,210013
国内会议
江苏无锡
中文
83-87
2006-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）