一种基于RBF神经网络的机器人位姿可达性判断的方法

摘要

本发明涉及机器人可达性分析技术领域，公开了一种基于RBF神经网络的机器人位姿可达性判断的方法，根据给定的目标位姿Tag，建立与Tag的等效目标位姿Tag*，判断机器人的机械臂末端到给定目标位姿的可达性；分析影响机器人姿态可达性的参数，确定输入与输出及其边界条件；构建机器人位姿可达性检测的RBF神经网络；基于RBF神经网络输出的关节角，判断机器人位置和姿态的可达性。本发明的有益效果是：本发明能够与有效的缩短判断目标位姿可达性分析的时间，提升了机器人目标位姿可达性判断的效率，对加工站位的优化、缩短工艺规划周期与降低成本。