基于PSO优化BP神经网络的逆运动学求解研究

发布时间：2017-09-09 03:17

  本文关键词：基于PSO优化BP神经网络的逆运动学求解研究

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【摘要】：针对传统BP神经网络算法应用于机器人逆运动学求解时存在的因易陷入局部极值导致输出误差偏大的问题,该文提出了一种基于PSO优化的BP神经网络在求解机器人逆运动学中的应用。首先通过PSO算法迭代计算粒子适应度;其次,依据个体极值和群体极值的不断更新得到最优的BP网络初始权值阈值。该方法避免了局部极值问题并且加快了BP网络训练过程的收敛速度。实验结果表明,采用论文提出的方法对机器人逆运动学的求解得到误差小于0.1°的关节角输出。
【作者单位】： 西南科技大学特殊环境机器人技术四川省重点实验室;中国科学技术大学信息科学技术学院;
【关键词】： BP神经网络 PSO算法 逆运动学求解 机器人
【基金】：四川省科技支撑计划项目(2015GZ0027)
【分类号】：TP242;TP183
【正文快照】： 技术学院,合肥230026)机器人的运动学逆解问题是对智能机器人进行运动规划与智能控制的重要前提。其本质就是通过给定的机器人末端位姿参数来求取对应位姿的机器人各个关节变量的值。自机器人学创立以来,该问题一直是机器人领域的研究热点[1]。运动学逆解的传统求解方法主要有

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本文编号：817975