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基于神经网络的冗余度TT-VGT机器人的运动学求解 被引量:3

THE KINEMATICS OF REDUNDANT TT VGT MANIPULATORS BASED ON NEURAL NETWORK
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摘要 应用BP神经网络对冗余度TT-VGT机器人的位姿正解进行训练学习,进而求解机器人的位姿反解问题.根据网络模型求得机器人的一、二阶影响系数,应用神经网络求解雅可比矩阵的伪逆. The forward displacement analysis problem of TT VGT manipulators with redundant degree of freedom is trained based on BP neural network, and then a solution to inverse displacement analysis problem is obtained. According to the above the network model, the first and the second order influence coefficients are derived, and the pseudo inverse of Jacobian matrix is obtained by using neural network. Finally the simulation calculation of kinematics for a seven celled tetrahedron tetrahedron variable geometry truss manipulator is given for illustration.
作者 徐礼钜 吴江
出处 《机器人》 EI CSCD 北大核心 1999年第6期449-454,共6页 Robot
基金 国家自然科学基金
关键词 TT-VGT机器人 神经网络 冗余度 运动学 机器人 Variable geometry truss manipulator BP neural network influence coefficient inverse displacement analysis
  • 相关文献

参考文献2

  • 1徐礼钜,ASME Mechanisms Conf,1998年
  • 2孙增圻,智能控制理论与技术,1997年

同被引文献3

引证文献3

二级引证文献4

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