【摘要】：為了提高6R焊接機(jī)器人的位姿精度和焊接軌跡的準(zhǔn)確度,提出了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的6R焊接機(jī)器人逆運(yùn)動學(xué)求解方法。針對6R焊接機(jī)器人逆運(yùn)動學(xué)方程組具有高維、非線性、求解復(fù)雜的特點(diǎn),基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立運(yùn)動學(xué)逆解預(yù)測模型,采用尺度空間理論對焊接機(jī)器人的位姿參數(shù)樣本所在的工作空間進(jìn)行分區(qū),采用均勻設(shè)計(jì)法和模糊聚類理論對分區(qū)后的訓(xùn)練樣本進(jìn)行優(yōu)選,并根據(jù)Z-Y-Z坐標(biāo)轉(zhuǎn)換原理進(jìn)行轉(zhuǎn)換和歸一化處理,將逆運(yùn)動學(xué)求解問題轉(zhuǎn)換為基于RBF的6輸入6輸出預(yù)測系統(tǒng)。運(yùn)用該系統(tǒng)對6R焊接機(jī)器人進(jìn)行了復(fù)雜焊接軌跡仿真和點(diǎn)焊實(shí)驗(yàn),并與基于組合優(yōu)化迭代法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逆運(yùn)動學(xué)求解效果與焊接精度進(jìn)行了比較,結(jié)果表明,基于RBF的6R焊接機(jī)器人運(yùn)動學(xué)逆解預(yù)測模型具有求解簡單、精度高、便于軌跡規(guī)劃的特點(diǎn),證明了該方法的可行性和有效性。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of position and pose of 6R welding robot and the accuracy of welding trajectory, a method of inverse kinematics of 6R welding robot based on RBF neural network is proposed. The inverse kinematics equations of 6R welding robot have the characteristics of high dimension, nonlinearity and complex solution. The prediction model of inverse kinematics solution is established based on RBF neural network. The workspace of position and pose parameter samples of welding robot is partitioned by scale space theory, and the training samples after partition are selected by uniform design method and fuzzy clustering theory. According to the principle of Z-Y-Z coordinate transformation, the inverse kinematics problem is transformed into a 6-input-6-output prediction system based on RBF. The complex welding trajectory simulation and spot welding experiment of 6R welding robot are carried out by using this system, and the results are compared with the inverse kinematics solution and welding precision based on combinatorial optimization iterative method and BP neural network. The inverse kinematics prediction model of 6R welding robot based on RBF has the advantages of simple solution, high precision and convenient trajectory planning. The feasibility and effectiveness of this method are proved.
【作者單位】： 四川大學(xué)制造科學(xué)與工程學(xué)院;桂林航天工業(yè)學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院;南安普頓大學(xué)環(huán)境與工程學(xué)院;
【基金】：“十二五”國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2015BAF27B01) 四川省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2015GZ0036、2016GZ0195) 廣西高校中青年教師基礎(chǔ)能力提升項(xiàng)目(KY2016YB535) 廣西高校機(jī)器人與焊接重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任基金項(xiàng)目(JQR2015ZR04)
【分類號】：TP183;TP242

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本文編號：2419548