【摘 要】
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随着机械臂在制造业、极端天气环境下、非制造业中都得到了广泛的应用,相关制造业对机械臂的精确度、稳定性以及轨迹跟踪速度等方面提出了较高的要求,在传统的运动学理论上,许多国内外的学者采用迭代法、几何代数法等进行研究和解决相关算式,当然这些传统的方法具有一定的局限性,同时由于计算量较大,在解算的过程中会遇到很多困难,尤其是遇到多解、奇异等问题的时候,很难达到预期的目标。本文主要是通过基于RBF神经网络的多自由度机械臂控制方法和仿真分析,综述相关的最新研究发现,以期为相关的多自由度机械臂控制提供思路和方法。
【机 构】
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合肥职业技术学院信息工程与传媒学院
【基金项目】
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创新创业导向下高职创客概念验证中心建设研究(项目编号:2021SKA08)。
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随着机械臂在制造业、极端天气环境下、非制造业中都得到了广泛的应用,相关制造业对机械臂的精确度、稳定性以及轨迹跟踪速度等方面提出了较高的要求,在传统的运动学理论上,许多国内外的学者采用迭代法、几何代数法等进行研究和解决相关算式,当然这些传统的方法具有一定的局限性,同时由于计算量较大,在解算的过程中会遇到很多困难,尤其是遇到多解、奇异等问题的时候,很难达到预期的目标。本文主要是通过基于RBF神经网络的多自由度机械臂控制方法和仿真分析,综述相关的最新研究发现,以期为相关的多自由度机械臂控制提供思路和方法。
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