基于RBT-6T/S03S型机器人运动学分析及仿真

机器人的运动学是机器人动力学、轨迹规划和控制的基础。利用根据D-H变换的方法,测绘RBT-6T/S03S型机器人相应的连杆长度,建立RBT-6T/S03S型机器人的运动学模型,并在matlab环境下利用robotics toolbox工具对机器人运动学进行仿真建模,为RBT-6T/S03S型机器人后期的深入研究打下了一定的基础。

基于BP神经网络的机器人视觉控制方法

利用BP神经网络实现了基于图像的机器人视觉伺服控制器,省略了计算图像雅可比矩阵和机器人雅可比矩阵的过程,简化了控制算法的计算,训练样本和测试样本取自RBT-6T/S04S机器人实际运动,设计6个BP神经网络来实现图像空间与机器人空间的非线性映射关系,仿真结果显示神经网络控制器具有良好的定位跟踪效果,在保证精度的条件下简化了算法。将训练好的神经网络控制器用于视觉伺服系统中引导机器人到达目标物体,达到了较好的效果。