基于神经网络的并联机器人分拣系统优化

• 作者: 李宏杰 王安红 郭振魁 郭江东
• 来源期刊: 智能机器人
• 学科: 工学
• 关键词: 并联机器人 分拣路径 路径规划 神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 52-55
• 页数: 4页
• 分类号: TP183

摘要

本文主要通过研究工厂智能分拣作业的生产流程,针对多种约束条件下的Delta型并联机器人分拣多目标物体的问题,提出基于神经网络算法的并联机器人分拣抓取路径优化方法,通过对分拣过程分阶段的系统优化,并结合其实际生产情况提出了这一优化算法。通过对各层神经元不断的优化训练,记录更多的样本数据,最后通过仿真试验结果表明,采用该方法与传统方法相比更加快速的完成了分拣任务,有效缩短了分拣时间,提高了工作效率,对于智能分拣的研究具有重要意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王安红		31	28	3.0	4.0
2	李宏杰		23	22	3.0	4.0
3	郭江东		2	0	0.0	0.0
4	郭振魁		2	0	0.0	0.0