基于RBF网络的机械手运动学逆解  

A RBF-Network-Based Method for Solving Inverse Kinematics of Robot Manipulator

作　　者：李明洪[1] 周永权[2] 邱军林[1] 蒋建兵[1] 

机构地区：[1]广西大学计算机与电子信息学院,广西南宁530004 [2]广西民族大学数学与计算机科学学院,广西南宁530006

出　　处：《微计算机信息》2008年第14期230-232,共3页Control & Automation

基　　金：国家自然科学基金(60461001);广西自然科学基金(0542048)

摘　　要：通过对RBF网络学习算法的分析,并在此基础上对最近邻聚类算法进行改进,以提高训练速度;并针对最近邻聚类算法整体拟合效果不十分理想,对网络的输出进行修正,提高了求解精度。采用所提出的改进算法训练RBF网络,建立机械手逆运动学模型,仿真结果表明了该算法的有效性。In this paper, an improved nearest neighbors clustering algorithm for RBF network is presented through analyzing the conventional RBF learning algorithm to increase the learning speed. For the fitting effect of the nearest neighbors clustering algorithm is not so perfect, the output of the network is modified to improve the computation precision. The RBF network is used to establish the inverse kinematics models for robot manipulator by this improved algorithm. The simulations demonstrate that the proposed method is effective.

关 键 词：机械手 运动学逆解 RBF网络 最近邻聚类算法 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP242[自动化与计算机技术—控制科学与工程]