【摘 要】
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近年来,机器人已被广泛应用于我们社会生产和生活的方方面面,特别是服务机器人。相对于执行固定动作的工业机器人来说,服务机器人需要与人共享工作空间且机械臂的动作执行复
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近年来,机器人已被广泛应用于我们社会生产和生活的方方面面,特别是服务机器人。相对于执行固定动作的工业机器人来说,服务机器人需要与人共享工作空间且机械臂的动作执行复杂多变。因此为了在日常生活中更大范围地推广机器人,机器人需要具备自我学习的能力。示教学习就是将人类模仿原理运用到机器人的动作学习中,能够提高机器人动作学习效率及其智能性。因此,本文对机械臂动作示教学习问题进行研究,重点利用神经网络技术与示教学习机制相结合的方法,解决机器人动作学习问题。本文主要工作为:首先,构建基于示教学习机制的机械臂动作学习系统。根据机械臂动作示教学习的流程,建立基于示教机制的机械臂动作学习系统架构,并且构建机械臂系统模型;基于所搭建的系统模型,进行机械臂示教信息相关状态采集。其次,基于示教信息构建改进BP神经网络用于动作示教学习。描述机械臂动作示教学习策略为机械臂各关节角的转动角度;基于机械臂示教信息间的映射关系,构建BP神经网络对策略进行学习,为了提高网络的泛化性能,利用贝叶斯正则化算法对BP神经网络进行优化;最后对网络的有效性进行实验验证。再次,提出一种基于SDA-RBF神经网络的机械臂动作示教学习模型。介绍已有RBF网络模型与自编码器模型,利用稀疏降噪自编码器改进RBF神经网络,提出SDA-RBF神经网络;最后对SDA-RBF网络模型进行有效性实验与对比实验。最后,构建机械臂动作示教学习策略仿真系统。在ADAMS仿真软件中搭建机械臂仿真模型,并对基于神经网络的机械臂动作示教学习模型进行实验研究。
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