[发明专利]一种基于RBF神经网络的机器人位姿可达性判断的方法有效
| 申请号： | 202010414103.8 | 申请日： | 2020-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN111673739B | 公开（公告）日： | 2021-08-03 |
| 发明（设计）人： | 隋少春;曾德标;张乐;谭红;刘克非;雷沛;曾超 | 申请（专利权）人： | 成都飞机工业（集团）有限责任公司 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16;B25J19/00 |
| 代理公司： | 成都君合集专利代理事务所(普通合伙) 51228 | 代理人： | 贾林 |
| 地址： | 610092 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及机器人可达性分析技术领域，公开了一种基于RBF神经网络的机器人位姿可达性判断的方法，根据给定的目标位姿Tag，建立与Tag的等效目标位姿Tag*，判断机器人的机械臂末端到给定目标位姿的可达性；分析影响机器人姿态可达性的参数，确定输入与输出及其边界条件；构建机器人位姿可达性检测的RBF神经网络；基于RBF神经网络输出的关节角，判断机器人位置和姿态的可达性。本发明的有益效果是：本发明能够与有效的缩短判断目标位姿可达性分析的时间，提升了机器人目标位姿可达性判断的效率，对加工站位的优化、缩短工艺规划周期与降低成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 rbf 神经网络 机器人 可达性 判断 方法 | ||
【主权项】：
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