[发明专利]基于GA-RBF网络的机器人末端性能预测模型的构建方法有效
| 申请号： | 201811501005.7 | 申请日： | 2018-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN109656229B | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 王旭;吴晓;宋娇;堵俊;陈海龙;李慧;齐潇 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G05B23/02 | 分类号： | G05B23/02;G06N3/12 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 胡燕 |
| 地址： | 226000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于GA‑RBF网络的机器人末端性能预测模型的构建方法，搭建机器人末端数据采集的轴关节采集硬件平台，将EtherCAT总线和激光跟踪仪作为末端测试的辅助工具，分别作为训练GA‑RBF网络的输入和输出数据获取的方式；通过总线实时采集各个关节的位置、速度、转矩反馈得到数据作为GA‑RBF网络的输入，激光跟踪坐标测量系统采集的末端数据作为GA‑RBF网络的输出，训练出基于GA‑RBF网络的机器人末端性能预测模型。本发明大大提高了轴关节伺服脉冲的采集精度，对于后续RBF网络在末端数据上预测的应用以及由轴关节数据DH模型计算末端参数精度上都有了较大的提高，高精度的数据研究更贴近实际意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 ga rbf 网络 机器人 末端 性能 预测 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
1.基于GA‑RBF网络的机器人末端性能预测模型的构建方法，其特征在于：包括：(1)搭建机器人末端数据采集的轴关节采集硬件平台，将EtherCAT总线和激光跟踪仪作为末端测试的辅助工具，分别作为训练GA‑RBF网络的输入和输出数据获取的方式；(2)通过EtherCAT总线实时采集各个关节的位置、速度、转矩反馈得到数据作为GA‑RBF网络的输入，激光跟踪坐标测量系统采集的末端数据作为GA‑RBF网络的输出，训练出基于GA‑RBF网络的机器人末端性能预测模型。
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