[发明专利]一种基于神经网络的六维力矩传感器重力补偿方法及系统有效
| 申请号： | 202110079862.8 | 申请日： | 2021-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN112733301B | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 邓文彬;张彩霞 | 申请（专利权）人： | 佛山科学技术学院 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17;G06F30/27;G06F119/02 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 叶洁勇 |
| 地址： | 528000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及机器人控制技术领域，具体涉及一种基于神经网络的六维力矩传感器重力补偿方法及系统，所述方法包括：获取六维力矩传感器的训练样本集，建立广义回归神经网络，使用改进粒子群算法对广义回归神经网络的平滑因子进行优化，得到优化后的广义回归神经网络，所述平滑因子的维数与所述输入样本的维数之比为1:2；通过所述训练样本集对优化后的广义回归神经网络进行训练，得到训练好的广义回归神经网络；获取实时采集的输入数据，将采集得到的输入数据输入训练好的广义回归神经网络，得到输出数据，使用所述输出数据对六维力矩传感器检测到的六维数据进行重力补偿，本发明通过对六维力矩传感器精准的重力补偿，能够提高工业机器人的力控精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 力矩 传感器 重力 补偿 方法 系统 | ||
【主权项】：
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