全网唯一标准王
(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 2 CN 112765879 B 3

.PDF文档 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

文档预览
中文文档 26 页 50 下载 1000 浏览 0 评论 309 收藏 3.0分
温馨提示:本文档共26页,可预览 3 页,如浏览全部内容或当前文档出现乱码,可开通会员下载原始文档
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 第 1 页 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 第 2 页 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 第 3 页
下载文档到电脑,方便使用
本文档由 人生无常 于 2024-03-18 14:05:28上传分享
友情链接
站内资源均来自网友分享或网络收集整理,若无意中侵犯到您的权利,敬请联系我们微信(点击查看客服),我们将及时删除相关资源。