基于改进神经网络的机器人跟踪控制算法设计

针对传统6R机器人路径跟踪过程中存在的控制精度差、效率低等问题,提出一种基于改进神经网络的机器人路径跟踪控制算法。对机器人位置和速度等信息进行状态检测,利用神经网络对机器人的运动轨迹进行预测和修正,并根据实际误差对机器人控制指令进行优化。基于岭回归算法对经典神经网络进行改进和优化,提升算法的迭代效率和参数优化能力,更加准确地预测和修正机器人的运动轨迹。仿真结果表明:与传统的PID控制算法相比,基于改进神经网络的6R机器人路径跟踪控制算法有更好的控制精度和稳定性,且所耗用的时间被控制在10 s之内。