發(fā)布時(shí)間：2018-06-13 03:35

  本文選題：機(jī)器人臂 + D-H參數(shù)��； 參考：《機(jī)械傳動(dòng)》2017年02期

【摘要】：利用遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)機(jī)器人臂的重力補(bǔ)償進(jìn)行研究。首先,根據(jù)力學(xué)基本知識(shí)和D-H參數(shù)建模法得出機(jī)器人臂各關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)矩的重力項(xiàng)理論計(jì)算公式;其次,在Solid Works仿真軟件中,得到個(gè)別位姿下的重力項(xiàng)仿真值,并驗(yàn)證理論公式的正確性;最后,用遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)重力項(xiàng)進(jìn)行預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用該算法得到的重力項(xiàng)預(yù)測(cè)值和理論值基本一致,減少了運(yùn)算量,提高了效率,為進(jìn)一步實(shí)時(shí)控制提供了可能。
[Abstract]:The gravity compensation of robot arm is studied by using the neural network optimized by genetic algorithm. First of all, according to the basic knowledge of mechanics and D-H parameter modeling method, the theoretical formula of gravity term of each joint torque of robot arm is obtained. Secondly, in the solid works simulation software, the simulation value of gravity term under individual position and pose is obtained. The correctness of the theoretical formula is verified. Finally, the gravity term is predicted by the neural network optimized by genetic algorithm. The experimental results show that the predicted value of gravity term obtained by this algorithm is basically consistent with the theoretical value, which reduces the computational complexity and improves the efficiency, which provides the possibility for further real-time control.
【作者單位】： 北京科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;北京航空航天大學(xué)機(jī)器人研究所;
【分類(lèi)號(hào)】：TP242;TP18

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本文編號(hào)：2012532