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自动化与仪器仪表
ＺＩＤＯＮＧＨＵＡＹＵＹＩＱＩＹＩＢＩＡＯ２Ｏ０２年第４期（总第１０２期）
＇Ｉｔ
文章编号：１００１—９２２７（２００２）０４—０００８—０３
基于模糊神经网络
的机器人逆运动学问题
王洪斌宋佐时王洪瑞
（燕山大学电气工程学院河北秦皇岛，０６６００４）
摘要：针对机器人逆运动学问题，本文提出了基于模糊神经网络（ＦＮＮ，ＦｕｚｚｙＮｅｕｒａｌＮｅｒｋ）
的解决方案，阐述了基本设计思想和具体算法过程，给出了二自由度刚性机器人的仿真结果，以表
明该方案的有效性和可行性。
关键词：机器人逆运动模糊神经网络Ｔ—Ｓ型网络
ＡＢｓＴＲＡｃＴ：ＡＦｕｚｚｙＮｅｕｒａｌＮｅｒｋ（ＦＮＮ）一ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｆｉｒｓｔ，ｗｈｉｃｈｄｅａｌｗｉｔｈｔｈｅｉｎ—
ｖｅｒｓｅｋｉｎｅｍａｔｉｃｓｐｒｏｂｌｅｍｏｆＲｏｂｏｔｉｃｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｓ．ＴｈｅｉｄｅａｏｆｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｄｅｓｉｇｎｏｆｔｈｅＦＮＮａｎｄｄｅｔａｉｌｅｄａｌ—
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中图分类号：ＴＰ２７３＋．３文献标识码：Ｂ
０引言较慢；逆雅可比控制需要实时计算逆雅可比阵，有时
机器人逆运动学问题是指根据机械手运动轨迹要用伪逆法，计算量大；ＣＭＡＣ神经网络法参数数量
上各点的直角坐标，求出各关节的转角。它在机器庞大，受到物理存储器的限制，难以实现。．
人学中占有重要地位，是研究机器人动力学和机器近年来，模糊神经网络成为控制理论界研究的
人控制的基础，并直接关系到运动分析，离线编程热点，它不但具有并行计算、记忆、联想、自适应学习
等。一般机器人的控制问题就是要通过驱动机构来的特点，而且可以利用已有的经验知识，表达一些模
调整各关节位姿，即各关节坐标，使得末端执行器的糊定性的概念。本文首次提出将模糊神经网络用于
位姿跟踪给定轨迹或稳定在指定位姿上，因此从机机器人逆运动学问题，阐述实现原理及算法，通过仿
器人控制角度讲，逆运动学问题是一个很重要的课真表明，此方案既能快速获得运动学逆解，还可以跟
题，一直倍受人们关注。踪给定的轨迹，与其它方法相比，具有显著的优越
纵观大量相关文献，人们已经提出很多解决该
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