【摘 要】
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提出了一种全梯度标准粒子群优化反馈(FGSPSO-BP)神经网络的工业机器人末端位姿补偿模型.首先,提出一种运动学逆变换算法,通过机器人末端位姿对机器人各关节角度值进行计算,并采用Matlab验证了运动学逆变换算法的准确性.然后,提出一种基于全梯度下降法的FGSPSO-BP算法,将机器人实际末端位姿参数作为输入样本,实际位姿与理想位姿的各关节角度值之差作为输出样本,对网络进行训练,以得到机器人实际末端位姿参数与各关节角度值差的关系,采用测试样本对网络模型算法进行了验证.最后,利用新松机器人所采集的实际位姿
【机 构】
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沈阳航空航天大学机电工程学院,辽宁沈阳 110136;新松机器人自动化股份有限公司,辽宁沈阳 110000
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提出了一种全梯度标准粒子群优化反馈(FGSPSO-BP)神经网络的工业机器人末端位姿补偿模型.首先,提出一种运动学逆变换算法,通过机器人末端位姿对机器人各关节角度值进行计算,并采用Matlab验证了运动学逆变换算法的准确性.然后,提出一种基于全梯度下降法的FGSPSO-BP算法,将机器人实际末端位姿参数作为输入样本,实际位姿与理想位姿的各关节角度值之差作为输出样本,对网络进行训练,以得到机器人实际末端位姿参数与各关节角度值差的关系,采用测试样本对网络模型算法进行了验证.最后,利用新松机器人所采集的实际位姿和理想位姿数据,通过神经网络的方法,实现了对机器人各实际关节角度值的补偿,使机器人达到了理想的末端位置与姿态.实验结果表明,相对于传统的PSO-BP与YSPSO-BP神经网络,FGSPSO-BP神经网络对于机器人末端位姿误差的补偿精度更高,稳定性更好.
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