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| 基于RBF的冗余机械手运动学逆解 | |
| 作者姓名： | 叶小岭 查汀 胡凯 |
| 作者单位： | 南京信息工程大学信息与控制学院 南京 210044;南京信息工程大学信息与控制学院 南京 210044;南京信息工程大学信息与控制学院 南京 210044 |
| 基金项目： | 公益性行业(气象)科研专项资助(GYHY200806017);南京信息工程大学科研基金(20070063) |
| 摘 要： | 针对冗余机械手运动学中存在的非线性、强耦合以及时变性的特点,采用了一种基于径向基函数(Radial Basic Function,RBF)网络的非线性拟合和系统辨识的方法,利用RBF神经网络的逼近能力较优、收敛速度快、非线性处理能力强等特点,可以有效地对冗余机械手的运动学逆问题进行求解;同时,运用遗传算法选取RBF网络的中心,提高网络的性能及效率;用Matlab实现对6自由度机械手运动学的建模、仿真.网络求解的结果表明了该方法的有效性. |
| 关 键 词： | 冗余机械手 RBF网络 遗传算法 |
| 收稿时间： | 2011-01-17 |
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