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基于神经网络的空间7R冗余机器人的运动模型辨识
基于神经网络的空间7R冗余机器人的运动模型辨识
作者:
余跃庆
姜春福
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
动态神经网络
运动辨识
空间冗余机器人
摘要:
针对空间冗余机器人运动学控制中正、逆运动学求解的复杂性,采用神经网络从两方面解决这一问题.一是从神经网络出发,提出了一种新的动态神经网络结构状态延迟输入动态递归神经网络(SDIDRNN),提高了网络的学习速度;二是从辨识方案出发,以SDIDRNN为基础,在空间7R冗余机器人正、逆运动学模型辨识的问题上,设计了一种新颖的解耦辨识方案.将其与另外两种具有普通网络结构的辨识方案相比较,说明了该新方案具有更高的学习能力,辨识误差可降低到对比方案的40%-6%.由于学习速度的提高,达到设定误差时的训练次数大大减少,使该方案在机器人运动控制系统中的实时计算能力大大增强,为神经网络在机器人运动学控制中的应用提供了一条崭新的思路,具有重要的应用意义.
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相关文献总数
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(/年)
文献信息
篇名
基于神经网络的空间7R冗余机器人的运动模型辨识
来源期刊
应用基础与工程科学学报
学科
工学
关键词
动态神经网络
运动辨识
空间冗余机器人
年,卷(期)
2002,(4)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
418-428
页数
11页
分类号
TP24
字数
7513字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1005-0930.2002.04.014
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
余跃庆
北京工业大学机电学院
212
2808
27.0
41.0
2
姜春福
北京工业大学机电学院
12
273
8.0
12.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
共引文献
(0)
参考文献
(1)
节点文献
引证文献
(4)
同被引文献
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二级引证文献
(23)
1996(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2002(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
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二级引证文献(0)
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引证文献(0)
二级引证文献(2)
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二级引证文献(1)
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2020(3)
引证文献(0)
二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
动态神经网络
运动辨识
空间冗余机器人
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
应用基础与工程科学学报
主办单位:
中国自然资源学会
出版周期:
双月刊
ISSN:
1005-0930
CN:
11-3242/TB
开本:
16开
出版地:
北京大学老地学楼110室
邮发代号:
创刊时间:
1993
语种:
chi
出版文献量(篇)
2121
总下载数(次)
3
总被引数(次)
21474
相关基金
北京市自然科学基金
英文译名:
Natural Science Foundation of Beijing Province
官方网址:
http://210.76.125.39/zrjjh/zrjj/
项目类型:
重大项目
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
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