基于神经网络的机械臂的模仿学习研究

• 作者: 于建均 徐骢驰 门玉森 阮晓钢
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 机械臂系统 模仿学习 ADAMS BP神经网络 联合仿真
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 2368-2373
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 5316字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.150746

摘要

针对机械臂行为动作获取的问题,设计了具有模仿学习机制的机械臂系统,并在ADAMS下搭建了其等比例运动学模型.通过拖动仿真模拟手把手示教过程,将采集到的示教行为信息用以表达模仿学习策略的BP神经网络进行训练,获得示教行为信息间的映射关系,应用于机械臂系统实现对示教行为动作的快速学习.结果显示:该方法具有良好的行为编码能力,能够实现机械臂连续动作的模仿,故本系统对机械臂行为动作的获取是可行的,解决了目前机械臂系统动作规划编程复杂的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阮晓钢	北京工业大学信息学部自动化学院	240	2182	23.0	35.0
2	于建均	北京工业大学信息学部自动化学院	46	241	8.0	13.0
3	徐骢驰	北京工业大学信息学部自动化学院	4	26	4.0	4.0
4	门玉森	北京工业大学信息学部自动化学院	5	53	4.0	5.0