基于BP和RBF神经网络的机器人逆运动学算法

作者：陈睿; 闵华松^*

来源：机床与液压, 2019, 47(23): 22-27.

DOI：10.3969/j.issn.1001-3881.2019.23.005

• 逆运动学
• 工作空间
• BP神经网络
• RBF神经网络

针对单一神经网络求逆运动学时存在求解精度不高、泛化能力差的问题,研究了工业机器人的工作空间及逆运动学求解算法。在对BP神经网络和RBF神经网络分析的基础上,提出了一种BP与RBF网络并行的7输入6输出神经网络模型。以一种协作型工业机械臂为例,首先建立其运动学模型并分析工作空间,然后求解正运动学获得数据集用于训练、验证和测试网络,最后得到符合要求的网络模型。仿真结果验证了网络的正确性,并行网络方法提高了单一神经网络的求解精度,同时求解速度优于解析法求逆运动学速度,证明了该方法的实用性。

• 单位
  武汉科技大学