基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的四軸機器臂軌跡規(guī)劃研究.pdf

1、工業(yè)機器人是集成度很高的智能數(shù)字化產(chǎn)品，在當今自動控制領域扮演至關重要的角色。在不斷變化的市場需求下，為了更好的滿足工業(yè)生產(chǎn)的需要，要求工業(yè)機器人應具有很廣的通用性、獨特的柔性、動作準確性高等更好的性能。規(guī)劃機器人的運動軌跡對于控制機器人運動來說，至關重要。在機器人完成工作任務的運動過程中，軌跡生成算法會影響系統(tǒng)的整體性能。好的軌跡生成方法，可以使機器人在運動到目標位置之前保持穩(wěn)定、快速、精確的狀態(tài)，并且能夠在工作區(qū)域范圍內(nèi)形成任務要求

2、的軌跡。因此，軌跡規(guī)劃方式對機器人來說很值得研究。
　　通常采用關節(jié)空間和笛卡爾坐標空間的軌跡規(guī)劃方式對機器人要完成任務的軌跡參數(shù)進行分析，實時計算并生成軌跡。但是傳統(tǒng)的方式在機器人的自由度增多時，計算變復雜，效果很差。目前，常采用遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化軌跡規(guī)劃問題，但因遺傳算法過早收斂，易陷入局部極值，無法得到全局最優(yōu)解，BP網(wǎng)絡全局逼近、學習速度緩慢等缺點，在實際工程應用中，效果不理想。介于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡快速收斂性，高精度

3、逼近的能力，很適合應用在機器人的軌跡規(guī)劃中。
　　本文主要研究四軸工業(yè)機器臂在工作空間的軌跡規(guī)劃方式，以提高機器臂對路徑點擬合的速度和精度為目的，采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡對機器臂軌跡路徑點擬合逼近以提高機器臂系統(tǒng)的工作性能。由于本文重點側(cè)重于提高機器臂完成作業(yè)任務的速度和精度，因此首先對研究的四軸機器臂系統(tǒng)進行了解分析，并用機器人學等相關知識建立四自由度工業(yè)機械臂的運動模型，采用D-H參數(shù)法得到它的運動學方程;其次，通過具備強大數(shù)值計算

4、功能的MATLAB軟件建立機器臂三維空間模型，驗證模型的正確性，利用所建機器臂三維模型進行正逆向運動學仿真，繪制機器臂的坐標、速度、加速度曲線，對進一步探究機器臂軌跡生成算法有重要的指導意義;最后，簡單介紹機器臂關節(jié)空間和直角坐標空間中的軌跡規(guī)劃算法，并用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的擬合和逼近功能來優(yōu)化規(guī)劃方式的問題。運用MATLAB對徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡進行了設計，仿真研究其對插補點的擬合能力。
　　結(jié)果表明，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡規(guī)劃的軌跡，相對于