【摘 要】
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针对机器人运动学正、逆解推导过程复杂，计算量大的情况，提出了一种基于神经网络的机器人运动学正、逆解计算新方法。首先搭建了6自由度工业机器人实验平台，操纵机器人沿某一轨
【机 构】
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东莞职业技术学院,华南理工大学机械与汽车工程学院
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针对机器人运动学正、逆解推导过程复杂，计算量大的情况，提出了一种基于神经网络的机器人运动学正、逆解计算新方法。首先搭建了6自由度工业机器人实验平台，操纵机器人沿某一轨迹运动，记录下机器人在采样时刻的姿态角、坐标及关节角，获取实验数据。在此基础上，设计了一个三层神经网络，输入所采集到的数据进行训练，构建了机器人运动正反解神经网络模型。文章最后对所构建的模型进行验证，验证结果表明，由运动学模型所得到的预测值与实际的测量值误差小，模型具有较高的准确度。
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