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基于BP神经网络-牛顿迭代法的6-DOF并联机器人正解

Forward Kinematics Solution of 6-DOF Parallel Robot Based on BP Neural Network and Newton Hybrid Algorithm

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  • 万方数据
  • 维普
由于6自由度并联机器人基座与末端执行器之间存在多条运动链,使其运动学正解难度较大,并且存在多解.针对并联机器人的运动学高效求解,提出一种基于神经网络和牛顿迭代法混合算法,利用神经网络模型的非线性映射能力,将输入杆长映射到上平台位姿,但映射出来的位姿精度较低,再利用迭代法求解,最后在Matlab中建立物理模型进行运算仿真.仿真结果表明:神经网络-牛顿混合求解能提高运算效率,并且有效降低误差,具有广泛的应用价值.

6-DOF parallel robotBP neural networkNewton-raphson methodpositive kinematics solution

段志琴、高宏力、董林威

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西南交通大学机械工程学院,四川成都 610031

6自由度并联机器人 BP神经网络 Newton-raphson迭代法 运动学正解

2023

10.19344/j.cnki.issn1671-5276.2023.05.006

机械制造与自动化
南京机械工程学会 南京机电产业（集团）有限公司

机械制造与自动化

CSTPCD
影响因子：0.29
ISSN：1671-5276
年,卷(期)：2023.52(5)
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