【摘 要】
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在制造环境中,工业机器人节能轨迹规划的实际应用存在2个问题:机器人动力学参数未知;现有节能轨迹规划方法无法保证结果的稳定性.因此,本文提出了面向制造环境的工业机器人节能轨迹规划,包括基于平行BP(backpropagation)神经网络的近似动力学辨识和基于凸优化(CO)的节能轨迹求解法.以UR3机器人为实验平台,近似动力学模型的均方根误差(RMSE)可收敛至2.05×10?3 N·m;且凸优化轨迹规划的求解稳定性优于现有的参数化轨迹规划.实验结果表明:本文提出的节能轨迹规划方案,能应对制造环境中机器人动
【机 构】
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华南理工大学计算机科学与工程学院,广东 广州 510006
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在制造环境中,工业机器人节能轨迹规划的实际应用存在2个问题:机器人动力学参数未知;现有节能轨迹规划方法无法保证结果的稳定性.因此,本文提出了面向制造环境的工业机器人节能轨迹规划,包括基于平行BP(backpropagation)神经网络的近似动力学辨识和基于凸优化(CO)的节能轨迹求解法.以UR3机器人为实验平台,近似动力学模型的均方根误差(RMSE)可收敛至2.05×10?3 N·m;且凸优化轨迹规划的求解稳定性优于现有的参数化轨迹规划.实验结果表明:本文提出的节能轨迹规划方案,能应对制造环境中机器人动力学参数未知的情况,同时保证轨迹规划结果的稳定性,因此更适用于制造环境中的工业机器人.
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