基于LS-SVM的机器人逆运动学建模

摘要

提出了基于最小二乘支持向量机的机器人逆运动学建模方法,阐述了基本设计思想和具体算法过程,与RBF神经网络相比,最小二乘向量机的优点在于其训练过程遵循结构风险最小化原则,不易发生过学习现象,它通过解一组线性方程组得到全局唯一最优解,其拓扑结构在训练结束时自动获得而不需要预先确定。通过对二自由度刚性机器人的仿真,结果验证了该方法的有效性和可行性。