基于神经网络的冗余机器手臂的重复运动规划

摘要

冗余机器手臂末端执行器的重复运动是一种很常见的现象，它可应用于焊接、喷漆以及装配等实际工程中。但是在工程应用中，存在着这样的问题，即：末端执行器在笛卡尔操作空间做重复运动时，机器手臂的关节轨迹会出现关节角偏差现象，也就是闭合的末端执行器运动轨迹并非产生闭合的关节空间运动轨迹，这在实际应用中会引起意料不到的关节位形，使机器手臂出现扭伤或是不可预料的损坏情况，甚至导致危险情况发生。 本文将上面描述的机器手臂重复运动问题转化为一个基于二次型性能指标的优化问题，同时考虑到关节物理极限，用基于线性变分不等式的原对偶神经网络、简化的基于线性变分不等式的原对偶神经网络以及对偶神经网络对该问题在速度层上进行实时求解。本文通过各种不同的机器手臂仿真模型，如：平面三连杆机器手臂、PUMA560和PA1O，对提出的冗余解析方案和神经网络实时求解器进行仿真验证，结果证明了该方法的可行性与有效性。本文是在速度层上实现冗余解析方案的，将来有望在加速度层上探讨该冗余解析方案，并且在硬件实现方面做一些工作。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1引言

1.2机器人的分类

1.3机械手

1.4课题的研究背景与意义

1.5论文结构及所做工作

第2章传统的伪逆方法

第3章无偏差性能指标的原理分析

第4章冗余解析问题描述及神经网络求解方案

4.1问题描述与转化

4.2神经网络

第5章基于性能指标和神经网络的计算机仿真

5.1基于线性变分不等式的原对偶神经网络的仿真验证

5.2简化的基于LVI的原对偶神经网络的计算机仿真验证

5.3基于对偶神经网络的仿真验证

第6章结论

6.1总结

6.2展望

附录一：雅可比矩阵

附录二:在学期间发表(录用)的论文情况

发表论文1

发表论文2

发表论文3

发表论文4

附录三:部分仿真代码

参考文献

致谢