基于BP神经网络-牛顿迭代法的6-DOF并联机器人正解

摘要：

由于6自由度并联机器人基座与末端执行器之间存在多条运动链,使其运动学正解难度较大,并且存在多解.针对并联机器人的运动学高效求解,提出一种基于神经网络和牛顿迭代法混合算法,利用神经网络模型的非线性映射能力,将输入杆长映射到上平台位姿,但映射出来的位姿精度较低,再利用迭代法求解,最后在Matlab中建立物理模型进行运算仿真.仿真结果表明:神经网络-牛顿混合求解能提高运算效率,并且有效降低误差,具有广泛的应用价值.

关键词：6自由度并联机器人、BP神经网络、Newton-raphson迭代法、运动学正解

所属期刊栏目：52

分类号：TP242(自动化技术及设备)

在线出版日期：2023-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：24-27,41