【摘 要】
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为解决冗余机械臂在运动过程中出现的关节角漂移现象,提出了一种终态吸引优化指标,形成冗余机械臂重复运动规划的二次优化方法。采用具有有限值激活函数的终态神经网络来求解
【机 构】
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浙江工业大学信息工程学院,浙江科技学院信息与电子工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61573320)资助
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为解决冗余机械臂在运动过程中出现的关节角漂移现象,提出了一种终态吸引优化指标,形成冗余机械臂重复运动规划的二次优化方法。采用具有有限值激活函数的终态神经网络来求解,在初值位置偏移目标位置的情形下,实现冗余机械臂有限时间收敛的重复运动规划任务。同时,分别以新型的终态神经网络(TNN)和其加速网络(ATNN)求解运动规划问题,该网络求解方法具有终态吸引特性,能够在有限的时间内得到有效解。相比具有渐近收敛动态特性的神经网络(ANN),终态神经网络方法不仅改变了收敛速度,而且提高了收敛的精度。基于冗余机械臂PUM
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