基于改进型BP神经网络多关节机器人逆向运动学求解

• 作者: 张思弟 徐开芸 汪木兰 饶华球
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机器人 BP神经网络 运动学
• 年，卷（期）: 2006,（z1）
• 页码范围: 83-87
• 页数: 5页
• 分类号: TP242
• 字数: 2857字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-2615.2006.z1.021

摘要

提出采用一种3层改进型快速BP神经网络(Modified fast BP neural network,MFBPNN)求解一个5自由度多关节机器人逆向运动学问题.使用正向运动学计算获得的样本向量进行离线学习,然后充分利用人工神经网络的泛化特性,实现了机器人末端作用器位姿到各个关节转角变量之间的非线性映射.仿真结果表明,采用MFBPNN算法以后,绝对误差不超过0.005°,计算精度和处理速度能够满足机器人实时控制的要求,并且可以应用于机器人路径规划控制场合.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪木兰	南京工程学院先进数控技术江苏省高校重点建设实验室	232	1806	19.0	29.0
2	徐开芸	南京工程学院先进数控技术江苏省高校重点建设实验室	41	233	9.0	13.0
3	饶华球	南京工程学院先进数控技术江苏省高校重点建设实验室	25	143	8.0	11.0
4	张思弟	南京工程学院先进数控技术江苏省高校重点建设实验室	21	122	7.0	10.0