10.3969/j.issn.1009-0134.2015.20.09
基于RBF神经网络的机械手逆运动学求解
针对用于求运动学逆解的代数法存在计算量大、求解精度低等问题，提出了一种将RBF神经网络与正交最小二乘法相结合的求解方法。根据RBF神经网络的非线性局部逼近能力及快速学习能力，确定了进行运动学逆解所要的RBF神经网络参数，利用正交最小二乘算法对RBF神经网络进行稳定性训练，并设计了其逆运动学求解的算法流程图。运用MATLAB软件对该算法进行仿真分析，结果表明采用该方法能有效减少人工计算量且具有较高求解精度。
运动学逆解、RBF神经网络、正交最小二乘法、MATLAB仿真
TH12
中央高校基本科研业务费专项资金项目310825153403；陕西省自然科学基础研究计划项目2015JM5216
2015-11-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
28-30,35
