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农业机器人轨迹优化自动控制研究——基于BP神经网络与计算力矩
被引量：
13
1
作者
袁铸
申一歌
《农机化研究》
北大核心
2017年第6期33-37,共5页
以农业机器人精密轨迹优化自动控制为目标,在优化算法中引入BP神经网络与计算力矩法结合的自动控制器,旨在减少作业过程中的运动误差,提高其工作效率。首先,建立农业机器人数学模型,分析其运动学和动力学原理;然后,设计了农业机器人运...
以农业机器人精密轨迹优化自动控制为目标,在优化算法中引入BP神经网络与计算力矩法结合的自动控制器,旨在减少作业过程中的运动误差,提高其工作效率。首先,建立农业机器人数学模型,分析其运动学和动力学原理;然后,设计了农业机器人运动控制系统,引入BP神经网络对不确定动力学因素进行判断,并提出解决该因素的自适应学习法;最后,对该系统运用Mat Lab进行了仿真。试验表明:以BP神经网络与计算力矩法结合的自动控制器可以有效优化机器人运动路径,提高机器人整体作业效率,系统运行稳定、可靠性强,且对外部环境的干扰因素具有较强的自适应学习能力。
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关键词
农业机器人
精密轨迹优化
BP神经网络
计算力矩法
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职称材料
题名
农业机器人轨迹优化自动控制研究——基于BP神经网络与计算力矩
被引量：
13
1
作者
袁铸
申一歌
机构
河南工业职业技术学院
出处
《农机化研究》
北大核心
2017年第6期33-37,共5页
基金
河南省自然科学基金项目(2015GZC155)
南阳市科技攻关项目(KJGG36)
文摘
以农业机器人精密轨迹优化自动控制为目标,在优化算法中引入BP神经网络与计算力矩法结合的自动控制器,旨在减少作业过程中的运动误差,提高其工作效率。首先,建立农业机器人数学模型,分析其运动学和动力学原理;然后,设计了农业机器人运动控制系统,引入BP神经网络对不确定动力学因素进行判断,并提出解决该因素的自适应学习法;最后,对该系统运用Mat Lab进行了仿真。试验表明:以BP神经网络与计算力矩法结合的自动控制器可以有效优化机器人运动路径,提高机器人整体作业效率,系统运行稳定、可靠性强,且对外部环境的干扰因素具有较强的自适应学习能力。
关键词
农业机器人
精密轨迹优化
BP神经网络
计算力矩法
Keywords
agricultural robot
precision trajectory optimization
BP neural network
computational torque method
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
农业机器人轨迹优化自动控制研究——基于BP神经网络与计算力矩
袁铸
申一歌
《农机化研究》
北大核心
2017
13
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