基于深度学习网络的机器人定位误差估计与补偿研究

田立国; 熊磊

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基于深度学习网络的机器人定位误差估计与补偿研究

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为了合理补偿机器人定位误差,提升作业能力,该文提出基于深度学习网络的机器人定位误差估计与补偿方法。确定机器人定位采样点,获取机器人末端定位理论位姿,以机器人末端理论位姿作为深度神经网络输入量,机器人末端定位误差作为输出量,利用遗传粒子群算法优化权值与阈值,得到机器人定位误差估计值,并对理论位姿坐标反向迭加该误差估计值,完成定位误差补偿。实验证明,该方法能够有效补偿机器人的位移偏差和关节角度偏差,精准抓取目标物体,并在不同数量采样点条件下,可使不同类型的机器人保持较高的定位精度。

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来源
《自动化与仪表》 |2023年第7期|38-41|共5页
作者
田立国; 熊磊;
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作者单位

汉中职业技术学院汽车与机电工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类激光器设计;
关键词
深度学习网络; 误差估计; 误差补偿; 定位采样; 深度神经网络; 遗传粒子群算法;

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