基于BP神经网络的排爆机械臂逆运动学分析

发布时间：2018-07-14 21:26

【摘要】：机械臂逆运动学是已知末端执行器的位姿求解机械臂各关节变量,主要用于机械臂末端执行器的精确定位和轨迹规划,如何高效的求解机械臂运动学逆解是机械臂轨迹控制的难点;针对传统的机械臂逆运动学求解方法复杂且存在多解等问题,提出一种基于BP神经网络的机械臂逆运动学求解方法;以四自由度机械臂为研究对象,对其运动学原理进行分析,建立BP神经网络模型并对神经网络算法进行改进,最后使用MATLAB进行仿真验证;仿真结果表明:使用BP神经网络模型求解机械臂逆运动学问题设计过程简单,求解精度较高,一定程度上避免了传统方法的不足,是一种可行的机械臂逆运动学求解方法。
[Abstract]:The inverse kinematics of the manipulator is to solve the joint variables of the manipulator by the position and orientation of the known end actuator, which is mainly used for the precise positioning and trajectory planning of the end actuator of the manipulator. How to efficiently solve the inverse kinematics solution of manipulator is the difficulty of trajectory control, aiming at the problem that the traditional inverse kinematics method is complex and has multiple solutions, etc. In this paper, a method of solving inverse kinematics of manipulator based on BP neural network is presented. The kinematics principle of the manipulator with four degrees of freedom is analyzed, the BP neural network model is established and the algorithm of neural network is improved. The simulation results show that the BP neural network model is used to solve the inverse kinematics problem of the manipulator, and the design process is simple and the accuracy is high, which avoids the shortcomings of the traditional methods to some extent. It is a feasible method for solving inverse kinematics of manipulator.
【作者单位】： 南京理工大学机械工程学院;
【分类号】：TP183;TP241

【共引文献】

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本文编号：2123001