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题名结合MPGA-RBFNN的一般机器人逆运动学求解
被引量:9
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作者
张毅
刘芳君
胡磊
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机构
重庆邮电大学重庆市信息无障碍与服务机器人工程技术研究中心
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2019年第1期165-170,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(51775076
51604056)
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文摘
针对一般机器人逆运动学求解过程中存在的求解速度慢、精度低的问题,将多种群遗传算法(multiple population genetic algorithm,MPGA)引入径向基函数神经网络(radial basis functions neural network,RBFNN),提出一种适用于一般机器人的高精度MPGA-RBFNN算法。该算法采用3层结构的RBFNN进行一般机器人逆运动学求解,结合一般机器人的正运动学模型,采用MPGA优化RBFNN的网络结构和连接权值的方法,同时应用混合编码和演化的方式,实现了从机器人工作空间位姿到关节角度的非线性映射,从而避免了复杂的公式推导并提高了求解速度。采用6R一般机器人作为实验平台进行实验,实验结果表明:MPGA-RBFNN算法不仅提高了一般机器人在逆运动学中的求解速度,而且MPGA-RBFNN算法的训练成功率和逆解的计算准确率也得到了提高。
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关键词
多种群遗传算法
径向基函数神经网络
一般机器人
运动学逆解
混合编码
同时演化
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Keywords
MPGA
RBFNN
general robot
inverse kinematics
hybrid coding
simultaneous evolutionary
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分类号
TP241.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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