BP神经网络补偿并联机器人定位误差

马立; 于瀛洁; 程维明; 荣伟彬; 孙立宁

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BP神经网络补偿并联机器人定位误差

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分析了6-DOF精密并联机器人末端位姿的误差来源及以往误差补偿方法的局限性.通过测量末端位姿,提出了基于BP神经网络在精密定位的局部工作空间内对机器人关节空间进行误差补偿的方法.确定了BP神经网络模型,建立了误差补偿的数据样本,并对数据样本进行了标准化.用实验对比的方法确定了隐层神经元的个数,同时对网络的推广能力进行了验证.经过误差补偿,6-DOF精密并联机器人的平移定位误差下降了80%,转角定位误差下降了60%.实验结果表明,基于BP神经网络的误差补偿方法对机器人局部工作空间的补偿具有明显的效果,能够满足精密并联机器人工作的精度要求.

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来源
《光学精密工程》 |2008年第5期|878-883|共6页
作者
马立; 于瀛洁; 程维明; 荣伟彬; 孙立宁;
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作者单位

上海大学,机电工程与自动化学院,上海,200072;

上海大学,机电工程与自动化学院,上海,200072;

上海大学,机电工程与自动化学院,上海,200072;

哈尔滨工业大学,机器人研究所,黑龙江,哈尔滨,150001;

哈尔滨工业大学,机器人研究所,黑龙江,哈尔滨,150001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机器人;人工神经网络与计算;
关键词
并联机器人; BP神经网络; 定位误差; 误差补偿;

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