作者：叶长龙; 张思阳; 于苏洋; 姜春英全方位移动机器人运动稳定性bp神经网络轨迹精度
摘要：全方位移动机器人具有平面运动的3个自由度,运动灵活性高,被广泛应用到狭窄拥挤环境中.针对实验室开发的MY2轮在运动过程中的振动现象及轨迹误差问题,采用BP(反向传播)神经网络方法来解决.根据机器人的结构及运动特点,建立BP神经网络模型并分析及优化了BP神经网络参数.以BP神经网络模型为基础进行轨迹仿真实验,分析初值、不同速度及不同轨迹对模型的影响.结果表明基于合适的BP神经网络方法可以将轨迹误差控制在3mm内,偏向转角误差小于3°,能够减缓机器人振动,提高轨迹精度.通过输入不同运动轨迹验证BP神经网络模型的普遍适用性,最后通过实验验证了仿真结果的正确性.
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