基于改进型径向基神经网络的机械臂绝对定位精度标定方法

摘要

本发明公开了一种基于改进型径向基神经网络的机械臂绝对定位精度标定方法，属于机器人技术领域。本方法所使用的装置包括机械臂、激光跟踪仪和靶球。本方法可分为三个阶段：测量、预测和补偿。在测量数据阶段，本方法通过驱动机械臂依次到达规划好的样本点，并借助激光跟踪仪和靶球依次测量机械臂的实际坐标，从而求解理论坐标和实际坐标的位置误差。在预测阶段，本方法将基函数中心直接设为样本点，并借助半变异函数确定基函数的宽度，通过求解样本点的权值矩阵，进一步对目标点的位置误差进行预测。在补偿阶段，本方法根据目标点的预测误差对控制命令进行直接修改。本发明方法具有适用性广、易于实现、标定精度高和适用于离线编程等特征。