【摘 要】
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为了提高6R焊接机器人的位姿精度和焊接轨迹的准确度,提出了一种基于RBF神经网络的6R焊接机器人逆运动学求解方法。针对6R焊接机器人逆运动学方程组具有高维、非线性、求解复
【机 构】
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四川学制造科学与工程学院,桂林航天工业学院机械工程学院,南安普顿大学环境与工程学院
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为了提高6R焊接机器人的位姿精度和焊接轨迹的准确度,提出了一种基于RBF神经网络的6R焊接机器人逆运动学求解方法。针对6R焊接机器人逆运动学方程组具有高维、非线性、求解复杂的特点,基于RBF神经网络建立运动学逆解预测模型,采用尺度空间理论对焊接机器人的位姿参数样本所在的工作空间进行分区,采用均匀设计法和模糊聚类理论对分区后的训练样本进行优选,并根据Z-Y-Z坐标转换原理进行转换和归一化处理,将逆运动学求解问题转换为基于RBF的6输入6输出预测系统。运用该系统对6R焊接机器人进行了复杂焊接轨迹仿真和点焊实验
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