-
题名拟人服务机器人运动学解耦算法研究
被引量：2
- 1
-
-
作者
张刚
布挺
赵冰
张速
-
机构
洛阳理工学院电气工程与自动化学院
郑州工程技术学院信息工程学院
河南省嵌入式技术应用工程技术研究中心研发部
华北水利水电大学信息工程学院
-
出处
《中国工程机械学报》
北大核心
2022年第1期8-14,共7页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(61501215)
2018年第二批教育部产学合作协同育人项目(201802357003)
+1 种基金
2016年度河南省高等学校重点科研项目(16A880045)
郑州工程技术学院科技创新团队建设计划资助(CXTD2018K1)。
-
文摘
针对拟人服务机器人的手臂运动控制问题,提出了一种求解机器人逆运动学的新方法。7自由度串联机器人的逆运动学解是一个高度复杂的非线性问题,解的存在性并不是唯一的,因此逆运动学方法得到了广泛的关注。首先,提出了一种神经网络的学习方法,使神经网络同时表示从任务空间坐标到关节空间坐标的位置和速度关系。然后,为了得到有效的学习算法,引入了原神经网络的伴随神经网络。该算法有效地解决了逆运动学问题,克服了传统求解逆运动学方法计算量大、收敛速度慢、精度低等缺点。最后,通过Matlab对算法的有效性进行了验证,并通过采集机器人总控系统的关节数据验证了运动学解耦算法的稳定性和高效性。
-
关键词
7自由度
运动学模型
MDH法
神经网络
-
Keywords
7-DOF
kinematics model
modify denavit-hartenber(MDH)method
neural networks
-
分类号
TP242.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
