机器人末端臂惯性参数辨识的人工神经网络方法

• 作者: 刘正士 干方建 陈恩伟
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 机器人 惯性参数 人工神经网络 参数辨识
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 268-271
• 页数: 4页
• 分类号: TP212
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1004-132X.2006.03.014

摘要

分析了机器人操作臂末端连杆惯性参数辨识的原理及数学模型,提出了一种与传统神经网络问题不同的惯性参数辨识方法,使神经网络的结构与权值具有明确的物理意义,解决了获取样本难的问题.探讨了人工神经网络在系统参数辨识应用中的一般规律及优越性.惯性参数辨识方法简单、直观、运算量小,可应用基于传感器信号的机器人末端惯性参数的在线辨识.在PUMA562机器人上,用实验验证了惯性参数辨识方法的可行性与有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘正士		134	2057	22.0	39.0
2	陈恩伟		34	265	11.0	14.0
3	干方建		34	256	10.0	14.0