10.3969/j.issn.1674-5825.2022.01.002
基于卷积神经网络的冗余机械臂运动学逆解求解
针对7自由度冗余机械臂运动学逆解求解时间过长以及通用性差等问题,通过对LeNet模型进行改进,对卷积核、激活函数、损失函数、优化算法、模型结构与初始参数等进行设计与选择,建立了卷积神经网络模型来进行求解.对卷积神经网络模型进行轨迹跟踪实验验证,结果表明:所得到的机械臂关节角度平滑,轨迹跟踪最大误差小于3 mm;所建立的模型是有效的且精度较高;此方法可求解机械臂运动学逆解问题.
卷积神经网络;7自由度;冗余机械臂;运动学逆解
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TP242.2(自动化技术及设备)
上海市空间飞行器机构重点实验室开放课题18DZ2272200
2022-03-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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