Using Tikhonov Regularization To Improve Estimation Of Robot Position Based On Uncertain Robot Model Obtained By Neural Network

Jakub MOZARYN

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Using Tikhonov Regularization To Improve Estimation Of Robot Position Based On Uncertain Robot Model Obtained By Neural Network

机译：基于神经网络不确定的机器人模型，利用Tikhonov正则化改进机器人位置估计

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A method for improvement of a position estimation of a robot manipulator based on model with uncertain parameters is presented. To calculate the position of the robot there was designed the robot model using artificial neural networks with structure of the mathematical model in the form of Lagrange-Euler equations. The Tikhonov regularization was then used to improve the approximation of the robot's position. The example of the position of the robot PUMA 560 with 6 degrees of freedom calculation with proposed method is presented. Obtained results indicate significant improvement of the estimation.

机译：提出了一种基于参数不确定模型的机械手位置估计的改进方法。为了计算机器人的位置，设计了使用人工神经网络的机器人模型，其数学模型的结构形式为Lagrange-Euler方程。然后使用Tikhonov正则化来改善机器人位置的逼近度。以提出的方法计算6个自由度的机器人PUMA 560的位置为例。获得的结果表明估计的显着改善。

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来源
《Pomiary Automatyka Kontrola》 |2009年第3期|p.198-204|共7页
作者
Jakub MOZARYN;
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作者单位

Jest asystentem w Tnstytucie Automatyki i Robotyki Politechniki Warszawskiej. Ukończył studia w roku 2001 na Wydzialc Mechatroniki Politechniki Warszawskiej na specjalności robotyka. Do jego głównych zainteresowań naukowych należ&#;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
robotics; neural networks; inverse dynamic problem; regularization;

机译：机器人;神经网络;逆动态问题;正则化;

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