基于卷积神经网络的冗余机械臂运动学逆解求解

• 作者: 刘世平 夏文杰 陈萌 马梓焱 黄元境 张文奇
• 来源期刊: 载人航天
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 7自由度 冗余机械臂 运动学逆解
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 基础研究|BASIC RESEARCH
• 页码范围: 10-15
• 页数: 6页
• 分类号: TP242.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-5825.2022.01.002

摘要

针对7自由度冗余机械臂运动学逆解求解时间过长以及通用性差等问题,通过对LeNet模型进行改进,对卷积核、激活函数、损失函数、优化算法、模型结构与初始参数等进行设计与选择,建立了卷积神经网络模型来进行求解.对卷积神经网络模型进行轨迹跟踪实验验证,结果表明:所得到的机械臂关节角度平滑,轨迹跟踪最大误差小于3 mm;所建立的模型是有效的且精度较高;此方法可求解机械臂运动学逆解问题.