基于遗传算法优化神经网络的机器人臂重力补偿研究

发布时间：2018-06-13 03:35

  本文选题：机器人臂 + D-H参数　； 参考：《机械传动》2017年02期

【摘要】：利用遗传算法优化的神经网络,对机器人臂的重力补偿进行研究。首先,根据力学基本知识和D-H参数建模法得出机器人臂各关节转矩的重力项理论计算公式;其次,在Solid Works仿真软件中,得到个别位姿下的重力项仿真值,并验证理论公式的正确性;最后,用遗传算法优化的神经网络对重力项进行预测。实验结果表明,采用该算法得到的重力项预测值和理论值基本一致,减少了运算量,提高了效率,为进一步实时控制提供了可能。
[Abstract]:The gravity compensation of robot arm is studied by using the neural network optimized by genetic algorithm. First of all, according to the basic knowledge of mechanics and D-H parameter modeling method, the theoretical formula of gravity term of each joint torque of robot arm is obtained. Secondly, in the solid works simulation software, the simulation value of gravity term under individual position and pose is obtained. The correctness of the theoretical formula is verified. Finally, the gravity term is predicted by the neural network optimized by genetic algorithm. The experimental results show that the predicted value of gravity term obtained by this algorithm is basically consistent with the theoretical value, which reduces the computational complexity and improves the efficiency, which provides the possibility for further real-time control.
【作者单位】： 北京科技大学机械工程学院;北京航空航天大学机器人研究所;
【分类号】：TP242;TP18

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本文编号：2012532