冗余度机器人运动模型的神经网络辨识及实现

来源 :控制理论与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：shulin370

【摘要】

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为提高网络学习速度,提出了一种新的动态神经网络结构--状态延迟输入动态递归神经网络.以德国PowerCubeTM模块化机器人为研究对象,将机器人系统返回的关节位置信息和OPTOTRAK

【作者】

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姜春福余跃庆刘迎春

【机构】

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北京信息高技术研究所,北京工业大学

【出处】

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控制理论与应用

【发表日期】

：

2004年3期

【关键词】

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冗余机器人神经网络辨识

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(59975001);北京市自然科学基金项目(3012003).

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为提高网络学习速度,提出了一种新的动态神经网络结构--状态延迟输入动态递归神经网络.以德国PowerCubeTM模块化机器人为研究对象,将机器人系统返回的关节位置信息和OPTOTRAK 3020 3维运动测量系统测得的机器人末端位置信息作为神经网络的学习样本,对包含各种影响因素的机器人运动模型进行了辨识,所得结果及误差分析,说明了SDIDRNN在学习能力上的优越性.

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