基于BP网络的尾焦收集机器人运动学逆解算法分析

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3.0 李琳琳 2024-10-14 8 4 303.06KB 4 页 12积分

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基于 BP 网络的尾焦收集机器人

运动学逆解算法分析

摘　要 :利用改进的 BP 神经网络算法对尾焦收集机器人运动学逆解进行探讨 ,建立了尾焦收

集机器人的运动学逆解的 BP 网络模型 ,进行了 10 输入、4输出和 1个隐含层的 BP 网络训练 ,

并用训练好的网络来求解运动学逆问题 ,取得了较好的效果 ,为机器人运动学逆问题算法提供

了新的思路。

关键词 :BP 神经网络 ;尾焦收集机器人 ;运动学逆解

中图分类号 : TP24 ; TP38911　文献标识码 :B 　文章编号 :167125276(2007)0220108203

Analysis of an Algorithm to Solve Inverse Kinematics of

an Offal Coke Collected Robot Based on BP Networks

Abstract :In this paper , we use the improved BP algorithm to talk about the inverse kinematics and build the inverse kinematics

model of offal coke collected robot based on BP neural network. To solve theproblem of the inverse kinematics , the BP neural

net work is trained with ten inputs , four outputs and one hidden layers , and make a good effect. It offered a new way to solve

the inverse kinematics of a robot.

Key words :BP neural network ; offal coke collected robot ; inverse kinematics

0　前言

运动学逆解是将工作空间内机器人末端执行器的位

姿转化成关节变量的过程 ,在机器人控制中占有非常重要

的地位 ,直接涉及到运动分析、离线编程和轨迹规划等问

题[1] 。通过运动学逆解可实现机器人末端执行器的空间

位姿控制 ,因此 ,机器人逆解问题是机器人动力学、轨迹规

划和位置控制的重要基础 ,具有重要的工程意义 ,因此 ,也

是机器人学研究的热点问题。

目前 ,传统的机器人运动学逆解算法大致可分为解析

法和数值法两大类 ,具体算法有 Paul 提出的反变换法 ,

Lee 和Ziegler 提出的几何法 ,以及 Perper 的方法等等 ,所

有这些都需要反复迭代求解非线性超越方程 ,因而求解过

程十分复杂[2] 。

1978 年,Iberall 首次提出了用合作竞争神经网络求解

机器人手指抓取时的逆运动学问题。接着 , Guez、

Macukow、Esley 等分别采用 BP 网络或 Hopfield 网络求解

二自由度及三自由度的机器人逆解问题[3] 。本文则是应

用改进的 BP 网络算法直接求解尾焦收集机器人的运动

学逆解问题。

1　机器人坐标系的建立

利用前置坐标系法建立尾焦收集机器人的坐标系和

连杆参数 ,如图 1所示。其中关节 1、4为移动关节对应变

量d1、d4,关节 2、3为转动关节对应变量θ

2、

3,其变量范

围见表 1。

对文中所选尾焦收集机器人应用 D - H 方法(即进行

图1　机器人坐标系

齐次坐标变换)可得其运动学方程[1] :

0T4=0T11T22T33T4=

nxoxaxpx

nyoyaypy

nzozazpz

0 0 0 1

2gc

3- c

2gs

3- s

2(d3+ d4)gs

2+ a1

- s

3- c

30 0

2gc

3- s

2gs

3- c

2-(d3+ d4)gc

2+ d1

0 0 0 1

(1)

式中 :nx= c

2gc

3, ny= - s

3, nz= s

2gc

ox= - c

2gc

3, oy= - c

3, oz= - s

2gc

ax= - s

2, ay=0, az= - c

px=(d3+ d4)gs

2+ a1, py=0, pz=

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摘要：

»ùÓÚBPÍøÂçµÄÎ²½¹ÊÕ¼¯»úÆ÷ÈËÔË¶¯Ñ§Äæ½âËã·¨·ÖÎöժ¡¡Òª:ÀûÓÃ¸Ä½øµÄBPÉñ¾ÍøÂçËã·¨¶ÔÎ²½¹ÊÕ¼¯»úÆ÷ÈËÔË¶¯Ñ§Äæ½â½øÐÐÌ½ÌÖ,½¨Á¢ÁËÎ²½¹ÊÕ¼¯»úÆ÷ÈËµÄÔË¶¯Ñ§Äæ½âµÄBPÍøÂçÄ£ÐÍ,½øÐÐÁË10ÊäÈë¡¢4Êä³öºÍ1¸öÒþº¬²ãµÄBPÍøÂçÑµÁ·,²¢ÓÃÑµÁ·ºÃµÄÍøÂçÀ´Çó½âÔË¶¯Ñ§ÄæÎÊÌâ,È¡µÃÁË½ÏºÃµÄÐ§¹û,Îª»úÆ÷ÈËÔË¶¯Ñ§ÄæÎÊÌâËã·¨Ìá¹©ÁËÐÂµÄË¼Â·¡£¹Ø¼ü´Ê:BPÉñ...

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