RBF网络在PUMA560机器人运动学逆解中的应用  

The application of RBF networks in Inverse kinematic of PUMA560 robot

作　　者：李跃[1] 张文志[1] 林平[1] 李伟娟[1] 

机构地区：[1]内蒙古工业大学机械学院,呼和浩特010051

出　　处：《机械设计与制造》2009年第7期94-96,共3页Machinery Design & Manufacture

摘　　要：介绍了RBF网络及RBF网络基函数中心选取的重要性,将进化优选算法用于网络中心的选取。并利用D-H方法对PUMA560机器人进行研究,将正运动学推导结果作为训练样本。采用6个相同的12输入、单输出的RBF网络,实现PUMA560机器人运动学逆解计算,利用该方法大大减少了传统方法中的公式推导。计算结果表明,用RBF网络解决机器人运动学逆解问题精度高,收敛速度快。It presents the RBF network and the importance of selecting the radial basis function center;and proposes an evolutionary selecting algarithm far selecting the radial basis function center. And then PUMA560 robot is researched based on Denavit-Hartenberg method,meanwhile the forward kinematics results are used as traning sample. Based on the traning sample and six similar RBF network of 12 inputs,loutput,the inverse kinematics solution of the PUMA560 robot is obtained and some complicated derivation procedure is avoided. The results illustrate that RBF network not only have better computation precision, but also converge faster.

关 键 词：RBF神经网络 PUMA560机器人 进化优选算法 运动学逆解 

分 类 号：TH122[机械工程—机械设计及理论] TP24[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]