基于BP神经网络冗余度TT-VGT机器人力/位置混合控制

提出了一个采用 BP神经网络实现冗余度 TT- VGT机器人力 /位置混合控制方案 ,并定议了混合系数求解的目标函数 ,在此基础上建立了冗余度 TT- VGT机器人力 /位置混合控制模型 ,最后以 TT- VGT机器人力 /位置混合控制为例进行了系统仿真。

基于神经网络的冗余度TT-VGT机器人的运动学求解

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．

基于BP神经网络的冗余度TT-VGT机器人位置控制的实现

介绍了有关冗余度TT-VGT机器人、BP神经网络控制及永磁交流同步电动机的先进技术,建立了BP神经网络运动控制系统模型和位置反馈补偿子系统的数学模型,并进行了系统仿真。

基于立体视觉的冗余度TT-VGT机器人避障规划

本文提出了采用立体视觉进行障碍物距离检测,通过视觉反馈,及时调节机器人末端运动轨迹以实现避障规划的方案;并根据冗余度TT-VGT机器人的机构特点提出了相应的避障判据,设定了最大无碰撞距离和末端与杆件之间最大偏差;最后对冗余度TT-VGT机器人空间运动进行了图形仿真.

基于TMS320F206 DSP的冗余度TT—VGT机器人的运动学求解

提出了采用TMS320F206DSP芯片进行冗余度TT-VGT机器人运动学计算方案。该方案充分利用DSP并行特性进行机器人位姿逆解计算,在程序设计中采用了多种技巧以实现优化计算,并对四重四面体变几何桁架(TT-VGT)机器人进行了仿真计算。