一种改进RBF神经网络的机器人轨迹规划方法

作     者：张雯 谭宝成 ZHANG Wen;TAN Bao-cheng

作者机构：西安工业大学电子信息工程学院陕西西安710032 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2010年第18卷第1期

页      码：10-11页

摘      要：在应用径向基函数RBF(Radial Basis Function)神经网络对机器人进行轨迹规划时,为解决一般学习算法中收敛速度慢、学习精度不高的问题,提出一种混合学习算法。该方法根据轨迹规划的具体要求,用最近邻聚类算法确定网络的结构和参数,通过在学习速率中加入自适应学习因子调整网络参数,以加快收敛速度。通过MATLAB软件进行仿真,结果表明混合学习算法收敛速度较快,逼近误差小,从而证明了该算法的可行性。

主 题 词：机器人 轨迹规划 径向基函数(RBF)神经网络 最近邻聚类 变学习速率梯度下降方法 

学科分类：081104[081104] 08[工学] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1674-6236.2010.01.005

馆 藏 号：203594954...