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文檔簡介
1、隨著科技的進步與發(fā)展,工業(yè)機器人技術突飛猛進,其應用深入到生產(chǎn)和生活的各個方面。在工業(yè)機器人技術的研究中,機器人運動學的研究一直是機器人研究領域的重點。機器人運動學研究包括正向運動學和逆向運動學兩部分。本文針對SA1400工業(yè)六關節(jié)機器人進行了運動學研究,主要有以下幾方面的內(nèi)容:
?。?)針對SA1400型機器人進行運動學建模分析。在對運動學理論進行深入研究的基礎上,依據(jù)齊次變換理論,采用D-H法建立SA1400機器人運動學的數(shù)
2、學模型,進行機器人正運動學分析。然后采用代數(shù)法對機器人進行逆運動學求解。調用MATLAB平臺的Robotics Toolbox建立機器人模型,通過實驗仿真分析,驗證了機器人模型的可靠性,以及SA1400型機器人正、逆解的正確性。
?。?)針對機器人逆運動學求解的問題,為提高機器人逆運動學求解速度和精度,提出一種基于動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的求解的方法。對多輸入單輸出的D-FNN進行改進,設計了6輸入6輸出的結構模型。根據(jù)笛卡爾目標曲線的
3、所對應的關節(jié)角運動范圍選取角度值作為樣本進行訓練,然后測試驗證D-FNN。與基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡對機器人求解的方法進行對比分析。實驗結果表明,無論是在求解精度還是求解時間上,D-FNN均優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡。
?。?)對機器人軌跡規(guī)劃算法進行了研究。研究了三次、五次多項式及三次樣條的插值算法。經(jīng)理論及仿真分析得出在機器人點到點的運動時,采用五次多項式插值算法,機器人運動更加平穩(wěn),對于連續(xù)路徑的運動,三次樣條插值算法可以實現(xiàn)機器人運動平穩(wěn)
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