(19)国家知识产权局
(12)发明 专利
(10)授权公告 号
(45)授权公告日
(21)申请 号 202110037437.2
(22)申请日 2021.01.12
(65)同一申请的已公布的文献号
申请公布号 CN 112765879 A
(43)申请公布日 2021.05.07
(73)专利权人 中国人民解 放军国防科技大 学
地址 410000 湖南省长 沙市开福区德雅路
109号
(72)发明人 胡瑞军 张育林
(74)专利代理 机构 北京市盛峰律师事务所
11337
专利代理师 席小东
(51)Int.Cl.
G06F 30/27(2020.01)
G06F 30/17(2020.01)
G06N 3/04(2006.01)
G06N 3/08(2006.01)(56)对比文件
CN 108942 924 A,2018.12.07
CN 111890363 A,2020.1 1.06
WO 20180 53224 A1,2018.0 3.22
US 20140 67118 A1,2014.0 3.06
张震等.基 于PSO-RBF神经网络的串联机 械
臂逆运动学分析. 《科 学技术与工程》 .2019,第19
卷(第36期),
张震等.基 于PSO-RBF神经网络的串联机 械
臂逆运动学分析. 《科 学技术与工程》 .2019,第19
卷(第36期),
夏洛克江户川.标准 化和归一 化, 请勿混为
一谈, 透彻理解数据变换. 《CS DN
blog.csdn.net/weixi n_36604953/article/
details/102652160》 .2019, (续)
审查员 赵玲玉
(54)发明名称
基于神经网络和构型编码的机械臂逆运动
学求解方法
(57)摘要
本发明提供一种基于神经网络和构型编码
的机械臂逆运动学求解方法, 包括: 坐标系与运
动学参数定义; 机械臂构型编码参数定义; 正向
运动学构建; 逆运动学求解神经网络设计; 训练
样本库构建; 神经网络训练与测试; 逆运动学求
解器的应用。 (1)本发明提出一种基于前向神经
网络和构型编码的多自由度机械臂逆运动学求
解方法, 较好的解决多自由度机械臂求解空间较
大时的多解性对逆运动网络训练收敛性的干扰
和局部最优的问题。 (2)所设计的基于前向神经
网络和构型编码的多自由度机械臂逆运动学求
解方法对不同自由度数的情况具有较好的通用
性, 而不会随情况的自由度增加而增加算法的复
杂度。
[转续页]
权利要求书4页 说明书15页 附图5页
CN 112765879 B
2022.05.17
CN 112765879 B
(56)对比文件
土地公公爷.什么是sigmo id激活函数.
《CSDN blog.csdn.net/q q_44594249/ar ticle/
details/100561953》 .2019,LLLiuye.学习率(Learn ing rate)的理解以
及如何调整学习率. 《博客园 cnbl ogs.com/
lliuye/p/9471231.html》 .2018,2/2 页
2[接上页]
CN 112765879 B1.一种基于神经网络和构型编码的机械臂逆运动学求解方法, 其特征在于, 包括以下
步骤:
步骤1, 坐标系与运动学参数定义:
步骤1.1, 对于被 研究的多自由度机 械臂, 其结构如下:
假设其自由度数为N, N>2, 从多自由度机械臂的基座向机械臂末端, 共有N个关节, 各
关节依次编号为关节1~N; 从多自由度机械臂的基座向机械臂末端, 共有N个连杆, 各连杆
依次编号 为连杆1~N;
对于关节n, n∈[1,N], 当n=1时, 关节n通过连杆n与关节n+1相连; 当n=2,3,...,N ‑1
时, 关节n的一端通过连杆n ‑1与关节n‑1相连, 关节 n的另一端通过连杆n与关节 n+1相连; 当
n=N时, 关节 n的一端通过连杆n ‑1与关节n‑1相连, 关节 n的另一端通过连杆n与机械臂末端
相连;
该多自由度机械臂, 关节2~N的关节转轴互相平行, 并且与关节1的关节转轴保持垂
直; 当n=2,3,...,N时, 连 杆n‑1与连杆n的延长线与关节n的关节转轴相交于一 点;
步骤1.2, 坐标系定义如下:
以关节1的关节转轴和连杆1的交点为原点O, 沿关节1的关节转轴方向为Z轴, 当关节1
转角为0时, 沿连杆1并指向离开关节1的方向为X轴, 按照右手 法则确定Y轴, 从而建立XYZ坐
标系;
步骤1.3, 变量定义如下:
在XYZ坐标系中, 机 械臂末端的位置坐标为(x,y,z)T;
对于连杆n, n∈[1,N], 定义连 杆n的长度为 ln;
对于关节n, n∈[1,N], 定义关节n的角位移为αn; 其中, 当n=1 时, 关节n的角位移αn为连
杆n与X轴的夹角; 当n =2,3,...,N时, 关节n的角位移αn为连杆n‑1与连杆n的夹角;
对于关节n, n∈[1,N], 定义关节n的空间角度为θn; θn∈[0, π]; 当n=1时, 关节n的空间
角度θn等于关节n的角位移αn; 当n=2,3,...,N时, 关节n的空间角度θn为Z轴与连杆n的夹
角;
关节n的角位移αn与关节n的空间角度 θn的关系通过以下公式1表示:
步骤2, 机 械臂构型编码参数定义如下:
步骤2.1, 对于具有N个关节的多自由度机械臂, 其关节3~关节N中的每个关节均具有
两种构型, 分别是上扑构型和上凹构型, 因此, 当n=3,4, …,N时, 定义关节n的节点构型变
量为 ηn, 因此, 具有N个关节的多自由度机 械臂, 共有N ‑2个节点构型变量, 分别为 η3~ ηN;
节点构型变量 ηn的取值取决于关节的构型, 具体通过以下公式2确定:
权 利 要 求 书 1/4 页
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CN 112765879 B
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专利 基于神经网络和构型编码的机械臂逆运动学求解方法
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