6R模块化机器人逆解算法与误差分析

简介

为解决6R模块化串联机器人逆运动学求解精度和效率低的问题,运用D-H法对该机器人进行建模和正运动学分析,提出了解析法+BP神经网络相结合求逆运动学的方法。在逆运动学求解过程中,采用解析法求解前三个关节角度,采用BP神经网络建立运动学逆解模型求解后三个关节角度。为解决网络训练样本数据优选问题,采用核聚类理论和随机抽取算法对后三个关节的位姿参数样本进行优选,将逆运动学问题转化为基于BP的多输入多输出预测系统。运用该逆解模型进行复杂运动轨迹仿真,结果显示该神经网络模型求逆解的精度最高可达6.8212e-8°。并将该方法与解析法+BP神经网络不同的组合模式进行预测求解对比,结果表明该求逆解组合模式不但求解精度高,而且求解简单、泛化能力强。