针对如何提高六自由度机器人逆运动学的求解精度问题,采用FGA对RBF神经网络的节点中心向量、基宽向量以及网络隐含层到输出层的权向量进行优化,并将其应用于六自由度机器人的逆运动学求解。以机器人工作空间的位姿矩阵作为预测网络的输入变量,以关节空间中的关节角度作为输出变量,构建机器人逆解RBF预测网络,然后选取样本对网络进行训练。最后对网络进行测试,仿真结果显示,优化后的网络预测精度高,泛化能力强。
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