10.3321/j.issn:1004-132X.2006.03.014
机器人末端臂惯性参数辨识的人工神经网络方法
分析了机器人操作臂末端连杆惯性参数辨识的原理及数学模型,提出了一种与传统神经网络问题不同的惯性参数辨识方法,使神经网络的结构与权值具有明确的物理意义,解决了获取样本难的问题.探讨了人工神经网络在系统参数辨识应用中的一般规律及优越性.惯性参数辨识方法简单、直观、运算量小,可应用基于传感器信号的机器人末端惯性参数的在线辨识.在PUMA562机器人上,用实验验证了惯性参数辨识方法的可行性与有效性.
机器人、惯性参数、人工神经网络、参数辨识
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TP212(自动化技术及设备)
安徽省自然科学基金00043310
2006-04-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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268-271