【摘 要】
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针对如何提高6R机器人逆运动学求解的精度和效率问题,提出一种基于动态模糊神经网络进行求解的方法。根据6R机器人逆运动学方程组具有高维非线性、求解复杂的特点,对动态模糊
【机 构】
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四川大学制造科学与工程学院,桂林航天工业学院机械工程系
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针对如何提高6R机器人逆运动学求解的精度和效率问题,提出一种基于动态模糊神经网络进行求解的方法。根据6R机器人逆运动学方程组具有高维非线性、求解复杂的特点,对动态模糊神经网络进行改进,使其能够应用于多输入多输出系统,建立运动学逆解预测模型。通过正运动学方程获取工作空间位姿样本,以工作空间的位姿作为预测模型的输入变量,以关节空间中的关节角作为输出变量,用样本数据对逆解预测模型进行训练。最后,运用该模型对KR16-2机器人进行复杂运动轨迹仿真,并与RBF和BP神经网络模型的求解效果进行比较,结果显示,基于动态
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