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基于ANFIS的机械手运动学逆解的求取

作者:刘江南 谢玮 马家辰自适应神经模糊推理系统运动学逆解机器人学三次样条插值神经网络

摘要:提出一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)求取机械手运动学逆解的方法。本文以SCARA(Selective Compliance Assembly Robot Arm)型四自由度机械手为研究对象,研究SCARA机械手末端执行器笛卡儿空间坐标与机械手关节空间关节变量之间的对应关系。首先根据笛卡儿运动轨迹选取起点、终点和中间点,并求得与之对应的关节变量值序列。然后利用插值方法求得关节空间的角度变化曲线,最后在关节曲线上随机选取样本点,进而利用得到的数据训练并验证自适应神经模糊推理系统求解逆解的正确性和精确性。与传统基于BP神经网络求取运动学逆解的方法进行仿真对比分析,结果表明ANFIS在运动学逆解的求取精度和运算时间上均优于BP神经网络。

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计算机与现代化

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