关键词:
机器人
逆动力学
神经网络
摘要:
该文讨论了如何利用神经网络实现机器人的逆动力学控制.该文先讨论了有关机器人动力学模型的知识,分析了传统的机器人逆动力学控制方法.然后论述了有关神经网络的基本理论和主要特点,并重点阐述了反向传播(BP)神经网络的有关算法.接着,提出基于神经网络的机器人的逆动力学控制方案.该文给出了用神经网络辩识PUMA560型机器人的动力学模型的仿真结果以及带补偿作用和不带补偿作用两种不同方案的仿真结果,并进行了分析.同时,还介绍了有关在WINDOWS环境下的编程特点以及部分关键仿真程序.理论分析和仿真结果表明,该文方案能通过用神经网络逼近机器人的逆动力学模型,进而进行带补偿作用的机器人逆动力学控制,效果良好.