[发明专利]基于神经网络模型的软体机械臂逆运动学迭代优化方法有效
| 申请号： | 202310205729.1 | 申请日： | 2023-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN116061186B | 公开（公告）日： | 2023-09-05 |
| 发明（设计）人： | 熊丹;王兴;刘红卫;李泰博;韩伟;黄奕勇;杨延杰;张翔 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16 |
| 代理公司： | 长沙智嵘专利代理事务所(普通合伙) 43211 | 代理人： | 黄海波 |
| 地址： | 100071 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于神经网络模型的软体机械臂逆运动学迭代优化方法，包括步骤：S1、通过运动捕捉系统采集软体机器人的运动学数据，包括软体机械臂运动过程中驱动数据和三维空间运动数据；S2、将采集的数据作为神经网络模型的训练和测试数据训练正向运动学神经网络模型；S3、根据所述正向运动学神经网络模型，采用基于梯度下降的逆运动学迭代优化搜索算法，求解软体机械臂运动学逆解。本申请通过在安装基座和每个刚性组件上均设置合作标志，并利用运动捕捉系统采集软体机械臂运动过程中驱动数据和三维空间运动数据作为训练和测试数据求得正向运动学神经网络模型，并且采用基于神经网络模型的迭代优化方法，求解软体机械臂运动学逆解。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 模型 软体 机械 运动学 优化 方法 | ||
【主权项】：
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