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作者:刘翔;王开科;李菲;
单位:四川城市职业学院;成都理工大学;重庆大学;
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。
关键词:工业机器人;;轨迹规划;;RBF神经网络;;遗传算法;;关节轨迹
基金资助:四川省教育厅自然科学科研项目(18ZB0351)