基于LS-SVM的机器人逆运动学建模

• 作者: 刘丁 杨延西 辛菁
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 最小二乘支持向量机 神经网络 机器人逆运动学 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 信息、控制与仿真
• 页码范围: 1260-1262,1266
• 页数: 4页
• 分类号: TP24
• 字数: 2964字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-731X.2006.05.041

摘要

提出了基于最小二乘支持向量机的机器人逆运动学建模方法,阐述了基本设计思想和具体算法过程,与RBF神经网络相比,最小二乘向量机的优点在于其训练过程遵循结构风险最小化原则,不易发生过学习现象,它通过解一组线性方程组得到全局唯一最优解,其拓扑结构在训练结束时自动获得而不需要预先确定.通过对二自由度刚性机器人的仿真,结果验证了该方法的有效性和可行性.