改进RBF神经网络在智能机器人轨迹规划中的研究

作     者：刘翔 王开科 李菲 LIU Xiang;WANG Kai-ke;LI Fei

作者机构：四川城市职业学院四川成都610110 成都理工大学四川成都610059 重庆大学重庆400044 

基　　金：四川省教育厅自然科学科研项目(18ZB0351) 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2024年第398卷第4期

页      码：90-94页

摘      要：针对工业生产中对智能机器人轨迹规划的要求越来越高,在工业机器人运动模型的基础上,提出了一种将RBF神经网络和遗传算法相结合的工业机器人轨迹规划方法。通过遗传算法对RBF神经网络的网络结构、连接权值和阈值进行优化,精确跟踪机器人的轨迹。通过仿真将与未改进前的轨迹规划算法进行比较,验证该方法的优越性。结果表明,与改进前的规划算法相比,文中规划方法误差小,适应性强,能够满足工业机器人轨迹规划的预期要求。为工业机器人轨迹规划方法的发展提供了一定的参考。

主 题 词：工业机器人 轨迹规划 RBF神经网络 遗传算法 关节轨迹 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-3997.2024.04.018

馆 藏 号：203127489...