RBF网络在PUMA560机器人运动学逆解中的应用

李跃息; 张文志; 林平; 李伟娟

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RBF网络在PUMA560机器人运动学逆解中的应用

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介绍了RBF网络及RBF网络基函数中心选取的重要性,将进化优选算法用于网络中心的选取.并利用D-H方法对PUMA560机器人进行研究,将正运动学推导结果作为训练样本.采用6个相同的12输入、单输出的RBF网络,实现PUMA560机器人运动学逆解计算,利用该方法大大减少了传统方法中的公式推导.计算结果表明,用RBF网络解决机器人运动学逆解问题精度高,收敛速度快.

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来源
《机械设计与制造》 |2009年第7期|94-96|共3页
作者
李跃息; 张文志; 林平; 李伟娟;
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作者单位

内蒙古工业大学机械学院,呼和浩特,010051;

内蒙古工业大学机械学院,呼和浩特,010051;

内蒙古工业大学机械学院,呼和浩特,010051;

内蒙古工业大学机械学院,呼和浩特,010051;

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正文语种 chi
中图分类机械设计 ; 机器人技术 ;
关键词
RBF神经网络 ; PUMA560机器人; 进化优选算法; 运动学逆解 ;

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