农业机器人轨迹优化自动控制研究——基于BP神经网络与计算力矩

发布时间：2018-03-23 18:33

  本文选题：农业机器人　切入点：精密轨迹优化　出处：《农机化研究》2017年06期

【摘要】：以农业机器人精密轨迹优化自动控制为目标,在优化算法中引入BP神经网络与计算力矩法结合的自动控制器,旨在减少作业过程中的运动误差,提高其工作效率。首先,建立农业机器人数学模型,分析其运动学和动力学原理;然后,设计了农业机器人运动控制系统,引入BP神经网络对不确定动力学因素进行判断,并提出解决该因素的自适应学习法;最后,对该系统运用Mat Lab进行了仿真。试验表明:以BP神经网络与计算力矩法结合的自动控制器可以有效优化机器人运动路径,提高机器人整体作业效率,系统运行稳定、可靠性强,且对外部环境的干扰因素具有较强的自适应学习能力。
[Abstract]:Aiming at the automatic control of precision trajectory optimization of agricultural robot, an automatic controller based on BP neural network and calculating torque method is introduced in the optimization algorithm to reduce the motion error and improve the working efficiency. The mathematical model of agricultural robot is established, and the kinematics and dynamics principle of agricultural robot is analyzed. Then, the motion control system of agricultural robot is designed, and BP neural network is introduced to judge the uncertain dynamic factors. An adaptive learning method is proposed to solve this problem. Finally, Mat Lab is used to simulate the system. The experimental results show that the automatic controller combining BP neural network and torque calculation method can effectively optimize the robot motion path. It can improve the overall working efficiency of the robot, the system runs stably, the reliability is strong, and the interference factors of the external environment have a strong adaptive learning ability.
【作者单位】： 河南工业职业技术学院;
【分类号】：S126;;TP242.6

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本文编号：1654676