基于神经网络的机器人运动模型辨识及其实验研究

来源 :控制与决策 | 被引量 : 19次 | 上传用户：jialei2055000

【摘要】

：

针对机器人建模中不确定因素的影响,采用神经网络辨识机器人输入输出间的非线性关系,建立机器人的运动学模型。为了提高神经网络的辨识速度,基于Elman动态递归网络,通过增加网络输入输出的部分信息,提出一种新的动态神经网络结构——状态延迟输入动态递归神经网络(SDIDRNN),提高了网络的学习速度和稳态精度。以PowerCubeTM模块化机器人为研究对象,把根据机器人返回的关节位置信息和利用OPTOTR

【作者】

：

姜春福余跃庆刘迎春

【机构】

：

北京工业大学

【出处】

：

控制与决策

【发表日期】

：

2003年05期

【关键词】

：

机器人神经网络辨识 BackpropagationComputer simulationErrorsIdentification (control syst

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