【摘 要】
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由于6自由度并联机器人基座与末端执行器之间存在多条运动链，使其运动学正解难度较大，并且存在多解。针对并联机器人的运动学高效求解，提出一种基于神经网络和牛顿迭代法混合算法，利用神经网络模型的非线性映射能力，将输入杆长映射到上平台位姿，但映射出来的位姿精度较低，再利用迭代法求解，最后在Matlab中建立物理模型进行运算仿真。仿真结果表明：神经网络-牛顿混合求解能提高运算效率，并且有效降低误差，具有广泛
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由于6自由度并联机器人基座与末端执行器之间存在多条运动链，使其运动学正解难度较大，并且存在多解。针对并联机器人的运动学高效求解，提出一种基于神经网络和牛顿迭代法混合算法，利用神经网络模型的非线性映射能力，将输入杆长映射到上平台位姿，但映射出来的位姿精度较低，再利用迭代法求解，最后在Matlab中建立物理模型进行运算仿真。仿真结果表明：神经网络-牛顿混合求解能提高运算效率，并且有效降低误差，具有广泛的应用价值。
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