基于改进PSO-RBF的冗余机械臂逆运动学求解

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	基于改进PSO-RBF的冗余机械臂逆运动学求解
	张淑珍; 甄晶博; 李春玲; 朱红光
刊名	机械设计与制造工程
	2020-07-15
期号	2020-07 页码:25-29
关键词	冗余机械臂运动学逆解粒子群优化算法径向基函数神经网络
英文摘要	在保证机械臂关节最佳柔顺性的基础上,首先利用粒子群优化(PSO)算法对机械臂逆运动学求解进行了优化,提出了一种改进的粒子群算法,该算法不仅提高了计算精度还避免了局部最优,然后利用径向基函数(RBF)神经网络对优化过的样本数据进行训练,最终得到7轴机械臂的逆解。仿真结果表明,该算法能够保证较好的计算精度。
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/103948]
专题	机电工程学院
作者单位	兰州理工大学机电工程学院
推荐引用方式 GB/T 7714	张淑珍,甄晶博,李春玲,等. 基于改进PSO-RBF的冗余机械臂逆运动学求解[J]. 机械设计与制造工程,2020(2020-07):25-29.
APA	张淑珍,甄晶博,李春玲,&朱红光.(2020).基于改进PSO-RBF的冗余机械臂逆运动学求解.机械设计与制造工程(2020-07),25-29.
MLA	张淑珍,et al."基于改进PSO-RBF的冗余机械臂逆运动学求解".机械设计与制造工程 .2020-07(2020):25-29.