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摘要
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。
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