【摘 要】
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为解决传统逆运动学求解速度慢和精度低等问题,以流行的ABB-IRB460码垛机器人为研究对象,根据其物理构造和运动特点,将RBF神经网络应用于该型机器人的运动学逆解问题中,同时
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为解决传统逆运动学求解速度慢和精度低等问题,以流行的ABB-IRB460码垛机器人为研究对象,根据其物理构造和运动特点,将RBF神经网络应用于该型机器人的运动学逆解问题中,同时采用基于K-means＋＋的聚类算法对RBF网络进行训练。实验结果显示：所提方法能提高网络训练速度,并降低网络输出误差,是一种有效的ABB-IRB460码垛机器人的运动学逆解方法,且求解精度较高,实时性能较好。
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