结合MPGA-RBFNN的一般机器人逆运动学求解

摘要：

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.

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

所属期刊栏目：14

分类号：TP241.2(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金项目51775076,51604056

在线出版日期：2019-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：165-170