基于PSO-RBF神经网络的串联机械臂逆运动学分析.pdf

基于PSO-RBF神经网络的串联机械臂逆运动学分析 本文提出了一种基于PSO-RBF神经网络的串联机械臂逆运动学算法，以解决传统逆运动学算法在实际应用中的精度不足和实时性较差的问题。该算法通过使用粒子群优化算法对径向基函数神经网络进行结构优化，提高了机械臂逆运动学算法的精度和实时性。 神经网络是机器学习和深度学习的核心技术之一，能够模拟_human brain的行为，学习和处理大量数据。RBF神经网络是一种常用的神经网络模型，具有强大的函数逼近能力和泛化能力。PSO算法是一种基于群体智能的优化算法，能够高效地寻找最优解。 在本文中，我们提出了一种基于PSO-RBF神经网络的串联机械臂逆运动学算法。我们建立机械臂正运动学模型，并使用PSO算法对RBF神经网络进行结构优化。然后，我们使用测试样本进行仿真实验，分析神经网络训练过程和样本关节角预测偏差。实验结果表明，基于PSO-RBF神经网络的串联机械臂逆运动学算法能够快速得出满足精度要求的关节角度，为机械臂工业控制提供了理论支持。 该算法的关键技术点包括： 1. 机械臂正运动学模型的建立：通过建立机械臂正运动学模型，可以获取神经网络训练和测试参数样本。 2. RBF神经网络的结构优化：使用PSO算法对RBF神经网络进行结构优化，提高了机械臂逆运动学算法的精度和实时性。 3. 神经网络训练和测试：使用测试样本进行仿真实验，分析神经网络训练过程和样本关节角预测偏差。 本文的贡献包括： 1. 提出了基于PSO-RBF神经网络的串联机械臂逆运动学算法，解决了传统逆运动学算法在实际应用中的精度不足和实时性较差的问题。 2. 实现了机械臂逆运动学算法的高效和高精度，满足机械臂工业控制的需求。 3. 提供了机械臂逆运动学算法的理论支持，为机械臂工业控制提供了可靠的技术支持。 本文的研究结果对机械臂工业控制和机器人研究领域具有重要的理论和实践价值。