基于GRNN的并聯(lián)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)位姿檢測(cè).pdf

1、與串聯(lián)機(jī)器人相比，并聯(lián)機(jī)器人具有剛度大，精度高，承載能力強(qiáng)及響應(yīng)速度快等優(yōu)點(diǎn)，在數(shù)控加工、醫(yī)療衛(wèi)生、航空航天等領(lǐng)域均具有良好的應(yīng)用前景，目前已成為機(jī)器人領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。并聯(lián)機(jī)器人末端執(zhí)行器位姿是反映并聯(lián)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和系統(tǒng)性能的重要參數(shù)，實(shí)現(xiàn)其末端位姿實(shí)時(shí)檢測(cè)是進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)并聯(lián)機(jī)器人末端位姿全閉環(huán)高精度控制的基礎(chǔ)。目前，在實(shí)際并聯(lián)機(jī)器人系統(tǒng)中主要通過(guò)編碼器獲得伺服電動(dòng)機(jī)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，難以直接實(shí)時(shí)獲取其末端位姿。實(shí)時(shí)獲取多自由度并聯(lián)機(jī)器人

2、高精度的位姿檢測(cè)信息是并聯(lián)機(jī)器人研究中一個(gè)亟待解決的難題?；诖?，本文選取了6-PTRT型并聯(lián)機(jī)器人作為研究對(duì)象，通過(guò)對(duì)其進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)分析，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，展開(kāi)了對(duì)并聯(lián)機(jī)器人末端位姿實(shí)時(shí)檢測(cè)問(wèn)題的研究。
　　 本文首先總結(jié)了并聯(lián)機(jī)器人特點(diǎn)，分別從發(fā)展歷史、應(yīng)用領(lǐng)域、研究現(xiàn)狀及未來(lái)展望等方面，簡(jiǎn)單分析了并聯(lián)機(jī)器人。在分析6-PTRT型并聯(lián)機(jī)器人并聯(lián)機(jī)構(gòu)特點(diǎn)及其運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)試驗(yàn)平臺(tái)基礎(chǔ)上，針對(duì)6-PTRT型并聯(lián)機(jī)器人的末端運(yùn)動(dòng)位姿實(shí)時(shí)

3、檢測(cè)問(wèn)題，首先對(duì)并聯(lián)機(jī)器人進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)分析，然后構(gòu)建一種收斂快、非線性映射能力強(qiáng)的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)，將并聯(lián)機(jī)器人末端運(yùn)動(dòng)期望位姿及其位姿逆解作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本，實(shí)現(xiàn)并聯(lián)機(jī)器人從關(guān)節(jié)變量空間到工作變量空間的映射，最后利用訓(xùn)練好的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和易于檢測(cè)的各主動(dòng)副實(shí)際運(yùn)動(dòng)狀態(tài)實(shí)現(xiàn)并聯(lián)機(jī)器人末端運(yùn)動(dòng)位姿的實(shí)時(shí)檢測(cè)。并將基于GRNN的仿真結(jié)果與基于RBF和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真結(jié)果進(jìn)行比較分析。運(yùn)用VC++設(shè)計(jì)并聯(lián)機(jī)器人軟件系統(tǒng)，完