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基于EC-RBF学习算法的机械臂运动学逆解研究
学兔兔
I 訇 似
基于EC—RBF学习算法的机械臂运动学逆解研究
Manipulator kinematics inverse solution study based on EC-RBF learning algorithm
张 翠，杨剑锋，张 峰
ZHANG Cui，YANG Jian-feng，ZHANG Feng
(兰州交通大学，兰州730070)
摘 要；针对机械臂运动控制器设计时存在的运动学逆问题求解精度以及多f直性问题，采用一种利用熵
聚类方法来训练RBF神经网络的算法来建立机械臂逆运动学模型。将基于熵聚类的K—means
动态聚类算法应用于RBF神经网络中心值和宽度半径的学习，建立机械臂逆运动学模型。仿真
结果表明，该方法在克服传统RBF神经网络学习算法的初值选择对网络性能的影响的同时，对
机械臂运动学逆问题具有较好的求解精度，提高了网络训练的速度。
关键词：熵聚类；K-means算法；RBF神经网络；运动学逆解
中圈分类号：TP241．3 文献标识码：A 文章编号。1 009—01 34(201 3)07(下)一0064—02
Doi：1 0．3969／J．Issn．1009-01 34．2013．07(下)．18
0 引言 ．
nⅢ
机械臂运动学逆问题指给定机械臂末端执行
器的空间位姿，求解为达到该位姿而所需的关节 ．
兀H
变量[1】，是正问题的反向求解过程。现有求解方法 码蚂0 0
机械臂末端执行器在基坐标系中的位置表示
主要有代数法、几何法、迭代法以及基于神经网络
的求解方法口 等。利用神经网络来进行机械臂逆 为( ，Py，P：)，其姿态的欧拉参数RPY表示为：
嚣
运动学求解，以满足控制器设计中的精度要求及解 仪：atan2(ny， ) (2)
。
决多值性问题网，成为一种极为有效的途径。 =am E(一 ：，，l XCOSO~+，l X sina) (3)
本文采用熵聚类学习算法来训练RBF神经网 =atan2(a XsJna—ayXCOS~，一0 X sin +OyXCOSG)(4)
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由 此 可 得 到 机 械 臂 空 间 位 姿
络 (Entropy Clustering RBF，EC—RBF)，对机械 O
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