基于遗传算法优化神经网络的机器人臂重力补偿研究

• 作者: 刘达 曹彤 杨源
• 来源期刊: 机械传动
• 关键词: 机器人臂 D-H参数 重力补偿 神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 37-40
• 页数: 4页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16578/j.issn.1004.2539.2017.02.008

摘要

利用遗传算法优化的神经网络,对机器人臂的重力补偿进行研究.首先,根据力学基本知识和D-H参数建模法得出机器人臂各关节转矩的重力项理论计算公式;其次,在SolidWorks仿真软件中,得到个别位姿下的重力项仿真值,并验证理论公式的正确性;最后,用遗传算法优化的神经网络对重力项进行预测.实验结果表明,采用该算法得到的重力项预测值和理论值基本一致,减少了运算量,提高了效率,为进一步实时控制提供了可能.