【摘 要】
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Stewart平台广泛应用于运动模拟器、光学、精密定位等领域,然而由于复杂的多元非线性使得位姿正解难以准确得到.针对Stewart平台的位姿正解问题,常规的方法比如迭代法和数值
【基金项目】
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国家自然科学基金(61273184)
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Stewart平台广泛应用于运动模拟器、光学、精密定位等领域,然而由于复杂的多元非线性使得位姿正解难以准确得到.针对Stewart平台的位姿正解问题,常规的方法比如迭代法和数值法存在初始值难以选取、计算速度较慢等问题,提出了基于Elman神经网络的位姿正解方法.首先建立Stewart平台支腿长度与平台位姿的运动学模型,然后利用Elman神经网络来实现位姿正解的求解并实验验证.该方法具有良好的动态特性,精度高,能够快速准确的实现Stewart平台位姿正解的求解.实验证明了该方法的有效性.
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