基于神经网络的Stewart型并联机床位置正解

以Stewart型并联机器人为例,由机器人的位置逆解问题引出机器人运动学正解问题。在分析BP网络特点基础上,利用位置逆解结果,通过训练样本的学习,确定神经网络权系数。实现操作手从并节变量空间到工作变量空间的非线性映射,能够准确地求解并联机器人的位置和姿态。结果表明,该方法效果良好。