【摘 要】
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提出了一个基于双重 BP神经网络的冗余度四面体变几何桁架机器人位置控制方案 ,通过增加关节角变化最小的约束条件 ,定义了优化的目标函数 ,在此基础上建立了冗余度四面体变
【机 构】
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提出了一个基于双重 BP神经网络的冗余度四面体变几何桁架机器人位置控制方案 ,通过增加关节角变化最小的约束条件 ,定义了优化的目标函数 ,在此基础上建立了冗余度四面体变几何桁架机器人位置控制模型 ,并以四重四面体变几何桁架机器人位置控制为例进行了系统仿真。
A position control scheme based on dual BP neural network is proposed for the control of redundant tetrahedral truss geometry robot. The optimal objective function is defined by adding the constraint of minimum joint angle variation. On this basis, the redundancy tetrahedron A variable geometry truss robot position control model, and the quadruped tetrahedral variable geometry truss robot position control as an example for the system simulation.
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