基于MEA-BP神经网络的6DOF工业机器人逆运动学研究

简介

针对6DOF工业机器人逆运动学求解存在计算量大、通用性差、有奇异性等问题,提出一种基于思维进化算法(MEA)优化BP神经网络的工业机器人逆运动学求解方法。在机器人工作范围内,随机生成若干组关节角度值,通过正运动学方程获得机器人末端连杆位置和姿态,以末端连杆位置和姿态作为模型输入,关节角度作为模型输出,通过对样本数据的训练确定模型参数。使用该模型进行机器人逆运动学求解,并与传统的基于BP和RBF神经网络的求解方法进行比较,结果表明:该求解方法精度高、泛化能力强。