基于神经网络的冗余机械臂运动学逆解研究

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针对冗余自由度机械臂逆运动学求解的难题,提出了一种基于RBF神经网络的新方法。针对一款新型的七轴冗余机械臂,建立了机械臂的正运动学方程,提出了一种基于加权最小二乘法的"最佳柔顺性"规则,基于此规则运用遗传算法求解了全局最优解,由此得到了训练神经网络的样本数据,对神经网络进行了训练,使网络达到了稳定状态。设计了仿真和实验对RBF神经网络进行了测试,分析了神经网络的性能。研究结果表明,该RBF神经网络精度高、收敛速度快,从而为任意冗余机械臂逆解求解提供了一种新方法。
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