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基于改进神经网络的机器人逆解与轨迹精度提高方法 被引量：4
1
作者 王涛 张恩政 +2 位作者 刘翠苹 陈晓 陈刚 《浙江理工大学学报（自然科学版）》 2021年第5期624-632,共9页
为了提高工业机器人的逆解精度与运动轨迹精度,提出了一种基于改进神经网络的机器人逆解与轨迹精度提高方法。首先通过改进遗传算法的交叉和变异概率优化BP神经网络来提高机器人的逆解精度;然后采用改进Sigmoid函数的神经网络PID控制方... 为了提高工业机器人的逆解精度与运动轨迹精度,提出了一种基于改进神经网络的机器人逆解与轨迹精度提高方法。首先通过改进遗传算法的交叉和变异概率优化BP神经网络来提高机器人的逆解精度;然后采用改进Sigmoid函数的神经网络PID控制方法实现机器人的运动轨迹控制,进而提高机器人的运动轨迹精度。构建了机器人轨迹精度测试实验系统,进行仿真与系统实验研究。仿真结果表明,改进遗传算法优化BP神经网络可有效提高机器人的逆解精度和速度;圆弧与直线轨迹的系统实验结果显示,SR4C型工业机器人运动轨迹精度提升效果均优于60%。该方法可有效提高机器人的运动轨迹精度,满足工业生产、智能制造等领域对机器人运动轨迹精度的需求。 展开更多
关键词 工业机器人 轨迹精度 神经网络 遗传算法 SIGMOID函数
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