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基于bp神经网络的机器人逆运动学新算法 a new algorithm of inverse kinematics of robot based on improvement of bp neural networks
譬琵日■翻圜IAcadem 基于BP神经网络的机器人逆运动学新算法 Robot on ANew ofInverseKinematicsof Based of Algorithm Improvement BPNeuralNetworks 王海鸣 孔凡让 赵晓伟 昊书友 (中国科学技术大学工程科学学院，合肥230027) 分析，建立了该类型机器人的运动学模型，并提出了一种基于BP神经网络改进算法的机器人逆运动学的求解方法。 对IRBl40型机器人的仿真研究表明，用此改进的BP神经网络算法反解机器人运动学不仅求解过程简单，学习收敛 速度快，还可以避免传统反解方法中的许多棘手问题。 关键词：六自由度多关节机器人 逆运动学 神经网络LM算法 Abstract：BasedonIRB industrialrobotmade a6DOF industrialrobot 140 ABB，this by paperanalyzed multi-joint newmethodof inverse on in itskinematicsmodel．A kinematicsofrobotbased kinematics，established solving ofBPneuralnetworksis inthis withtraditional simulationof improvement presentedpaper．Compared methods，using IRB140 candrawaconclusionthatthisarithmeticis and methodand robot(6-jointrobot)，we simplefast-learning many in be intractable traditionalcan avoided． problems way robotinversekinematicsneuralnetworks Keyword：Six-joint levenberg·-marquardtalgorithm 0引 言 机器人逆运动学问题就是已知位置求解关节变量。它是机 器人轨迹规划和运动控制的关键环节，也是机器人研究的热 点。传统运动学反解的方法包括Paul等人提出的反变换法、 ke和Ziegler提出的几何法和Pieper解法等。这些方法往往求 解困难．而且涉及多解和奇异性问题。20世纪80年代兴起的 神经网络控制技术是神经网络的重要分支。它具有并行处理、 分布式存储和容错性的结构特征．有自学习、自组织和自适应 能力．还有很强的非线性映射能力，20世纪80年代末已经被 图1 IRBl40型机器人基本结构 应用于机器人控制。本文以瑞典ABB公司生产的IRBl40型六如图l所示，IRBl40型机器人本体结构由回转的机体、大 自由度工业机器人为例．采用改进的BP网络算法直接求解六 臂、小臂和腕部等部分组成，属关节型机器人。每个关节均有角 自由度机器人运动学反解问题． 度零位与正负方向限位开关。机器人的回转机体实现机器人机 l IRBl40型机器人概况 体绕Z0轴的回转角(角矾)，它由固定底座和回转工作台组成。 I
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