基于RBF神经网络和二次规划的冗余机械臂避障问题研究.pdf

"基于RBF神经网络和二次规划的冗余机械臂避障问题研究" 本研究主要关注冗余机械臂的运动灵活性问题，提出了基于径向基函数（RBF）神经网络模型和二次规划技术的避障方法。该方法通过建立避障模型来描述障碍物和机械臂的关节转角极限等约束，然后通过调整神经网络输出权值的方法使机械臂逐渐达到最佳运动构型。 Knowledge Point 1: 基于RBF神经网络的避障方法 * RBF神经网络是一种常用的神经网络模型，能够学习和模拟复杂的映射关系。 * 在本研究中，RBF神经网络用于建立避障模型，描述障碍物和机械臂的关节转角极限等约束。 * 通过调整神经网络输出权值的方法，使机械臂逐渐达到最佳运动构型。 Knowledge Point 2: 二次规划技术在避障问题中的应用 * 二次规划是一种优化技术，能够求解约束优化问题。 * 在本研究中，二次规划技术用于解决机械臂的避障问题，通过描述障碍物和机械臂的关节转角极限等约束，得到机械臂的最佳运动构型。 Knowledge Point 3: Lyapunov 稳定性分析原理 * Lyapunov 稳定性分析原理是一种常用的稳定性分析方法，用于分析系统的稳定性。 * 在本研究中，Lyapunov 稳定性分析原理用于验证该方法的有效性，证明了该方法能够解决机械臂的避障问题。 Knowledge Point 4: 预选关键杆件方法和离线训练 * 预选关键杆件方法是一种常用的优化方法，能够求解机械臂的避障问题。 * 在本研究中，预选关键杆件方法和离线训练方法用于提高网络的收敛速度，极大地提高了网络的收敛速度。 Knowledge Point 5: 基于雅克比矩阵伪逆的方法 * 雅克比矩阵是一种常用的矩阵运算，用于描述机械臂的运动学特性。 * 在本研究中，基于雅克比矩阵伪逆的方法用于对比研究，验证了该方法的有效性。 Knowledge Point 6:冗余机械臂的运动灵活性问题 * 冗余机械臂是一种常用的机械臂结构，能够提供更高的灵活性和避障能力。 * 在本研究中，冗余机械臂的运动灵活性问题是主要研究对象，通过基于RBF神经网络和二次规划技术的避障方法来解决该问题。 本研究提出了基于RBF神经网络和二次规划技术的避障方法，解决了冗余机械臂的运动灵活性问题，验证了该方法的有效性，并且提供了一种新的解决方案。