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基于RBF神经网络和二次规划的冗余机械臂避障问题研究*

作者：贠超1,刘刚1,王刚1,杨学兵2 日期：2016-02-26/span> 浏览：5230 查看PDF文档

基于RBF神经网络和二次规划的冗余机械臂避障问题研究*

贠超1,刘刚1,王刚1,杨学兵2

(1.北京航空航天大学机械工程及自动化学院,北京 100191;2.中电华强焊接工程技术有限公司,北京 100076)

摘要：针对冗余机械臂的运动灵活性问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络模型和二次规划技术的避障方法。该方法通过建立避障模型来对障碍物和机械臂的关节转角极限等约束进行描述,通过采用调整神经网络输出权值的方法使机械臂逐渐达到最佳运动构型;结合Lyapunov稳定性分析原理,验证了该方法的有效性;利用预选关键杆件方法和离线训练出了机械臂在任意构型下的网络权值模糊查询表,极大地提高了网络的收敛速度,从而可以将该方法应用到机械臂的动态避障规划中;最后,利用一种新型7自由度机械臂对该方法进行了仿真验证,并结合基于雅克比矩阵伪逆的方法进行了对比研究。研究结果表明,该方法计算效率高,适合解决使机械臂在准确跟踪轨迹的同时避开关节转角极限和避障的问题。

关键词：RBF神经网络;二次规划;冗余机械臂;避障

中图分类号：TH112;TP242

文献标志码：A文章编号：1001-4551(2016)01-0001-07

本文引用格式：

贠超,刘刚,王刚,等.基于RBF神经网络和二次规划的冗余机械臂避障问题研究［J］.机电工程，2016，33(1)：1-7.

YUN Chao, LIU Gang, WANG Gang, et al. Obstacle avoidance for redundant manipulators using RBF neural networks and quadratic programming［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2016,33(1):1-7.

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