| 机器人逆运动学的微分进化与粒子群优化BP神经网络求解 |
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| 引用本文： | 陈桂,陈耀忠,林健,温秀兰. 机器人逆运动学的微分进化与粒子群优化BP神经网络求解[J]. 南京理工大学学报(自然科学版), 2014, 0(6) |
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| 作者姓名： | 陈桂 陈耀忠 林健 温秀兰 |
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| 作者单位： | 1. 南京工程学院 自动化学院,江苏 南京,211167
2. 北方信息控制集团有限公司,江苏 南京,211153 |
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| 基金项目： | 江苏省自然科学基金，南京工程学院校级科研基金 |
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| 摘 要： | 针对采用传统反向传播(BP)神经网络算法进行逆运动学求解收敛速度慢的问题,提出将微分进化(DE)与粒子群优化(PSO)算法相结合,对用于机器人逆运动学求解的BP神经网络进行优化。基于机器人正解映射建立优化算法的目标函数,在PSO过程中,引入DE操作优化粒子进化方向,并将此混合算法用于BP神经网络权值与阈值的优化。对KUKA机器人进行仿真实验,结果表明:采用该文方法对机器人逆运动学问题的求解精度高,求得的关节角度误差小于0.1°;逆运动学求解结果所对应位姿矩阵的位置误差在0.1 mm数量级,具有较好的泛化能力。该文方法满足机器人位置和姿态方面的精度要求。
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| 关 键 词： | 微分进化 粒子群优化 反向传播神经网络 机器人 逆运动学 收敛速度 权值 阈值 关节角度误差 位置误差 |
Solving robot inverse kinematics based on differential evolution and particle swarm optimization BP neural network |
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| Chen Gui,Chen Yaozhong,Lin Jian,Wen Xiulan. Solving robot inverse kinematics based on differential evolution and particle swarm optimization BP neural network[J]. Journal of Nanjing University of Science and Technology(Nature Science), 2014, 0(6) |
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| Authors: | Chen Gui Chen Yaozhong Lin Jian Wen Xiulan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | differential evolution particle swarm optimization back propagation neural network robots inverse kinematics convergence speed weights thresholds joint angle error position error |
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