结合MPGA-RBFNN的一般机器人逆运动学求解

• 作者: 刘芳君 张毅 胡磊
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多种群遗传算法 径向基函数神经网络 一般机器人 运动学逆解 混合编码 同时演化
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 165-170
• 页数: 6页
• 分类号: TP241.2
• 字数: 3444字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201805005

摘要

针对一般机器人逆运动学求解过程中存在的求解速度慢、精度低的问题,将多种群遗传算法(multiple population genetic algorithm,MPGA)引入径向基函数神经网络(radial basis functions neural network,RBFNN),提出一种适用于一般机器人的高精度MPGA-RBFNN算法.该算法采用3层结构的RBFNN进行一般机器人逆运动学求解,结合一般机器人的正运动学模型,采用MPGA优化RBFNN的网络结构和连接权值的方法,同时应用混合编码和演化的方式,实现了从机器人工作空间位姿到关节角度的非线性映射,从而避免了复杂的公式推导并提高了求解速度.采用6R一般机器人作为实验平台进行实验,实验结果表明:MPGA-RBFNN算法不仅提高了一般机器人在逆运动学中的求解速度,而且MPGA-RBFNN算法的训练成功率和逆解的计算准确率也得到了提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张毅	重庆邮电大学重庆市信息无障碍与服务机器人工程技术研究中心	281	2390	21.0	36.0
2	胡磊	重庆邮电大学重庆市信息无障碍与服务机器人工程技术研究中心	5	11	2.0	3.0
3	刘芳君	重庆邮电大学重庆市信息无障碍与服务机器人工程技术研究中心	1	6	1.0	1.0