基于神经网络的冗余机械臂运动学逆解研究分析

文中以研究分析基于神经网络的冗余机械臂运动学逆解相关知识为目的,通过构建专门的机械臂运动学方程,提出最佳柔顺性的相关法则,得到最优解,从而实现训练神经网络的目的,最终达到网络状态的稳定。研究结果显示,与传统的神经网络相比,本次设计的基于神经网络的七自由度机械臂精度可以达到93.3%,收敛速度提升15.1%。可以得出采用本次设计的神经网络开展相应的冗余机械臂运动学逆解研究是对传统方法的创新,具备推广使用的价值。