基于神经网络的机械臂控制设计

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基于神经网络的空间柔性机械臂PID快速学习控制

式中：ＡＤ＝ — △日＝一Ｄ．日詹
ｔｅｙｌａｎａｄｃｍｐｎａｅｉｖｒｅｍｏｅ，ｐｏｏｔｎｉｔｇａｉｎｄｆｒｎｉｔｎ（Ｉｉｌｅｒｎｏｅｓｔｎｅｓ — ｄｌｒｐｒｏｎｅｒｔｉｅｅｔｉｖｉｏｆａｏＰＤ）ｃｎｒｌｒａｄＲＢｅｒｏｔｌｎＦｎｕａｏｅｌ
ＡｂｔａｔＦｒｈａｅｔｙｔｃｉｇｐｏｌｆｒｅｆａｉｐｃｏｏｗｔｅｉｌｍａｉｕａｏｓｈｓｐｐｒ — ｓｃ：ｏｅｔｊｃｏａｋｎｒｂｅｏｅ— ｏｔｇｓａｅｒｂｔｉｆｘｂｅｎｐｌｔ，ｔｉａｅｒｔｒｒｒｍｆｌｎｈｌｒａ
第３８卷第５期
２１年５月０１
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Ｍａｖ２０１１
ＡｐｐｉｄＳｃｅｅａｄＴｅｈｎｌｇｌｅｉｎｃｎｃｏｏｙ
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ｎｔｒｒｓｄｔｕｒｎｅｔｂｌｙｏｅｓｓｍ．ＥｒｒｃｓｆｎｔｎｉｆｒｄｂＩｏｔｌｒｔｘｄｃｎｅｗｏｋａｅｕｅｇａａｔｅｓａｉｔｆｈｙｔｏｉｔｅｒｏｏｔｕｃｉＳｏｆｅｙＰＤｃｎｒｌｈｆｅｅ．ｏｅｏｅｗｉｉ
基于神经网络的空间柔性机械臂ＰＤ快速学习控制Ｉ

基于PSO的神经网络机械臂自校正控制

ｔｒｆｎｕａｔｒｏｔｏｌｒ，ｓｌ－ｕｎｏｔｏｒｔｅｒｂｏｒｓｓｅｗａａｒｅｔｂｈＤｏｔｏｌｒｅｓｏｅｒｌｎｅｗｏｋｃｎｒｌｅｅｆｔｎｉｇｃｎｒｌｆｈｏｔａｍｙｔｍｓｃｒｉｄｏｕｔｅＰＩｃｎｒｌｅ．ＴｈｉｌｔｏｏｖｅｓｍｕａｉｎｒｓｌｓｓｏｔａｈｅｍｅｈｏｓｉｏｅｐｒｃｓｏｎｆｅｔｖｅｕｔｈｗｈｔｔｔｄｉＩｒｅｉｉｎａｄｅｆｃｉｅ，ｉｃｎｃｎｅｔｗｉｈｔｅｄｌｔａｏｔｎｔｈｅｍａｄｏｏｔｃａｍｏｔｏ．ｎｆｒｂｏｉｒｃｎｒ１
作要求。关键词：子群算法；向基函数；经网络；粒径神自校正控制中图分类号：Ｐ４Ｔ２１文献标识码：Ａ文章编号：Ｏ一５１２０）ｌ０４０ｌｌ４５（０８０一０４— ４Ｏ

Ｓｌ－ｕｎｎｇｒｂｏｉｙｔｍｏｒｌｂａｅｎＰＳａｕｒｌｎｅｗｏｋｅｆｔｉｏｔｃｓｓｅｃｎｔｏｓｄｏＯｎｄｎｅａｔｒＣＨＥＮＷｅ — ｕｎ，ＹＡＮＧＤｏｇｙｎｎｙａｎ —ｏｇ
维普资讯
第２５卷第１期
２００８年１月
机
电
工
程
ＶＯ．５Ｎｏ．１１２
ＭＥＣＨＡＮＩＣＡＩ＆ＥＬＥＣＴＲＩＣＡＬＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＡＧＡＺＩＭＮＥ
Ｊｎ０８ａ．２０

基于深度强化学习的智能机械臂运动控制算法

基于深度强化学习的智能机械臂运动控制算法智能机械臂在工业自动化领域具有极大的潜力。

它能够执行各种复杂的任务，包括装配、搬运和搬运等。

然而，要实现机械臂的准确、高效运动控制是一个具有挑战性的问题。

为了克服这些难题，研究人员们开始借鉴深度强化学习的思想，将其应用于智能机械臂的运动控制算法中。

深度强化学习是一种基于深度神经网络和强化学习的结合。

它的核心思想是通过与环境的交互学习，不断优化智能体的行为策略，以获得最大化的奖励。

在机械臂控制问题中，可以将机械臂视为智能体，环境包括工件、工作区域和其他相互作用对象。

通过深度强化学习算法，智能机械臂能够学习到与环境交互时，如何作出最优的运动控制决策。

在基于深度强化学习的智能机械臂运动控制算法中，首先需要建立一个合适的状态空间。

通常情况下，可以使用机械臂的关节角度、位置和速度等信息作为状态的表示。

同时，为了提高算法的收敛速度和控制精度，也可以将机械臂的传感器数据和视觉信息纳入状态空间中。

接下来，为了使机械臂学习到最优的动作策略，需要定义一个奖励函数来指导智能体的行为。

在定义奖励函数时，需要考虑到机械臂的任务要求。

例如，在装配任务中，可以设置奖励函数使得机械臂将工件正确放置到指定位置上。

此外，还可以设置一些惩罚项，以防止机械臂在运动过程中发生碰撞或超过工作范围。

通过不断与环境交互，智能机械臂可以根据奖励函数的指导逐步调整自己的行为策略，提高运动控制的精度和效率。

在深度强化学习算法中，智能机械臂通过与环境的交互，收集一系列的状态-动作-奖励序列数据。

这些数据被用来训练一个深度神经网络，该网络的输入是状态信息，输出是动作的策略概率分布。

通过反向传播算法和优化方法，可以不断调整神经网络的参数，以减小预测值和实际值之间的误差，从而提高智能机械臂的运动控制能力。

当智能机械臂完成训练后，就可以通过调用神经网络的输出来控制机械臂的运动。

在每个时间步，机械臂根据当前的状态信息选择一个动作执行，同时与环境交互，观察下一个状态和获得的奖励。

基于神经网络的机械手臂力学模型研究

基于神经网络的机械手臂力学模型研究简介：机械手臂是一种具有广泛应用前景的智能装置。

其广泛应用于工业生产线、医疗和服务等领域。

然而，机械手臂的力学模型对于实现精确的路径规划和控制十分重要。

本文将探讨如何利用神经网络来研究和优化机械手臂的力学模型，以提高其运动的精度和效率。

一、机械手臂的力学模型简介：机械手臂的力学模型是指描述机械手臂动力学特性的数学模型。

通常，机械手臂力学模型由关节角度、关节速度和关节加速度等因素组成。

这些因素之间的相互作用影响着机械手臂的运动轨迹和控制策略。

二、传统方法在机械手臂力学模型研究中的局限性：传统的机械手臂力学模型研究方法通常基于物理方程和数值计算。

这种方法需要大量的计算和建模工作，且容易受到误差累积的影响。

此外，传统方法也难以处理复杂的非线性系统和不确定性因素。

因此，研究者们需要寻找一种更高效和精确的方法来建立机械手臂的力学模型。

三、神经网络在机械手臂力学模型研究中的应用：神经网络是一种模仿人脑神经系统的数学模型，具有自我学习和适应能力。

近年来，研究者们开始将神经网络应用于机械手臂力学模型研究中。

通过神经网络的非线性映射和自适应能力，可以更准确地描述机械手臂的动力学特性。

1. 建立神经网络模型：首先，需要收集机械手臂的运动数据，包括关节角度、关节速度和关节加速度等信息。

然后，利用这些数据来训练神经网络模型。

通过神经网络模型的训练和调优，可以建立起机械手臂的力学模型。

2. 优化机械手臂的控制策略：利用神经网络模型建立的机械手臂力学模型可以用于路径规划和控制策略的优化。

通过对机械手臂动力学特性的准确建模，可以实现更快速、更精确的运动控制。

3. 解决非线性和不确定性问题：机械手臂的运动往往受到多种因素的影响，包括摩擦力、负载变化和关节耦合等。

这些因素导致机械手臂的动力学变得复杂和不确定。

神经网络模型可以通过学习和适应来处理这些非线性和不确定性问题，提高机械手臂的运动精度和鲁棒性。

基于神经网络的机械臂电机速度控制器的片上可编程系统

１系统总体结构
本系统控制部分采用Ａｒｈｅａ公司的Ｃｃｎｙｌｅｏ
的变化和非线性等不确定因素的影响，很适合用
于时变非线性、耦合的工业机器人控制系强
ＩＥ２３片，ＩＰＣ５芯替代了传统的单片机或数字信号处理器（Ｓ）ＰＡ与单片机最大的区别就在ＤＰ。ＦＧ于其并行性，能够并行地采集、理和输出信它处号，实现神经网络并行运算的关键，提高整个是对
ｄｇｔｚｄｄｅｉｎｓｈｍｅｏｐｅｄｓｒｏｃｎｒｌｅｆｄｒｃ— ｕｒｅｏｏｓｄｏｉｉｅｓｇｃｅｆａｓｅｅｖｏｔｏｌｒｏｉｅｔｃｒｎｔｍｔｒｂａｅｎＢＰｕｒｌｎｔｒｓｐｒｓｎｅｉｎｅａｅｗｏｋｗａｅｅｔｄ．Ｓｅｃｎｒｌｅｅｈｕｒｌｎｔｒａａｔｒｉｅｎｉｃｔｏｗｈｃｓｈｒｗａｅｉｌｍｅｔｄｏｎ — ｈｉｅｄｐｅｄｏｔｏｌｒｕｓｓｔｅＢＰｎｅａｅｗｏｋｐｒｍｅｅｄｔｆａｉｎ，ｉｈｉａｄｒｍｐｅｎｅｎｏｅｃｐｆｌｉｉ
Ａｂｓｒｔ：Ａｉｉｔｔｅｃｎｒｌｐｏｅｏｈｉｈ—ｐｅｄｈｇｐｅｉｉｎｓｒｏｃｎｒｌｓｓｅｏｏｏ，ｕｌｙｔａｃｍｎｇａｈｏｔｏｒｂｌｍｆｔｅｈｇｓｅｉｈ— ｒｃｓｏｅｖｏｔｏｙｔｍｆｒｂｔａｆｌ

机械臂自适应神经网络控制虚拟实现

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文章编号：０１— ２５２１）３— ００—０１０２６（０２００５４
机械臂自适应神经网络控制虚拟实现
陈水金，玉香吴
（南理工大学自动化科学与工程学院，州５０４）华广１６０摘要：对机械臂自适应神经网络控制效果不能直观显示的问题，深入研究各种虚拟仿真，针在可视化
仿真方法的基础上提出了一种基于ＡＡＤＭＳ和ＭＡＬＢ的虚拟样机联合仿真方法。采用该方法对ＴＡ
三自由度机械臂进行动态仿真，首先在ＡＡＤＭＳ中建立机械臂模型，然后在ＭＡＬＢ中实现自适应ＴＡ神经网络控制器和机械臂终端轨迹的设计，最后进行联合仿真。仿真结果非常直观地显示了机械臂
ｏｈｏｏａｉｕａｏｎｈａａｅｅｓｏｈｏｔｏｌｒｃｎｂｅｗａｃｅｎｕｔｌｉｈｓｏｗｈｆｔｅｒｂｔｍｎｐｌｔｒａｄｔｅｐｒｍｔｒｆｔｅｃｎｒｌｅａｔｈｄｉｔｉｉｙｗｔｈｖｅｃｔｅｅｆｃｉｅｅｓｏｈｅｈｄ．ｆｅｔｖｎｓｆｔｅｍｔｏ

基于深度强化学习的机械臂控制技术研究

基于深度强化学习的机械臂控制技术研究在近年来人工智能技术不断发展的背景下，深度强化学习已成为当前人工智能领域的一大热门研究方向。

基于深度强化学习的机器人控制研究也吸引了越来越多的研究者的关注。

特别是机械臂控制技术，因其在工业自动化、军事领域、医疗健康等领域的应用前景广阔，已被业内人士普遍认为是深度强化学习在机器人领域中最具有应用前景的方向之一。

一. 机械臂控制技术的发展历程在人类历史上，机械臂控制技术的发展可以追溯到古代文明时期。

当时人们使用简单的机械杠杆原理驱动简单的机械臂完成特定的工作。

然而，随着现代工业、生活方式的发展，机械臂在军事、航天、医疗、制造等行业中的应用越来越广泛，人们对机械臂控制技术的需求也越来越高。

在此背景下，传统的机械臂控制技术逐渐被智能化、自主化的控制技术所取代。

二. 基于深度强化学习的机械臂控制技术原理深度强化学习是指在强化学习中引入深度神经网络，通过学习复杂的感知和决策,实现了一种完全基于端到端的训练方式。

在机器人控制领域中，传统的方法通常是优化一些先验规则来控制机器人展开特定的动作，而基于深度强化学习的方法，机器人们会通过自我学习的方式来掌握展开动作的技能，这种学习方式可以从动作集中对奖励总和进行优化，从而制定出最优动作方案来。

与传统的机器人控制相比，基于深度强化学习的机器人控制在更加复杂的环境中具备更高的鲁棒性和泛化能力。

三. 基于深度强化学习的机械臂控制技术应用现状目前，基于深度强化学习的机械臂控制技术已在诸多领域得到了广泛的应用。

例如，在军事领域，人们可以通过机械臂进行远程探索、爆炸物拆除等危险操作，而深度强化学习的控制技术可以使机械臂自主化、自适应的完成这些任务，提高了危险操作的安全性和效率。

在医疗健康领域，机械臂可以被用来完成手术操作。

而基于深度强化学习的控制技术可以增强机械臂在手术过程中的自适应性和鲁棒性，帮助医生在手术操作中取得更好的效果。

四. 机械臂控制技术未来发展趋势基于深度强化学习的机械臂控制技术的应用前景广阔，未来的机械臂控制技术将越来越智能化、自适应化、高效化。

基于深度强化学习的机械臂自适应控制研究

基于深度强化学习的机械臂自适应控制研究机械臂是一种广泛应用于工业制造、医疗器械等领域的机器人设备，其具有精度高、速度快、可重复性好等特点。

然而，由于其应用场景的复杂性，传统的控制方法难以满足其精度和速度的需求，因此需要采用深度强化学习的方法来提升机械臂的控制性能。

深度强化学习是机器学习和强化学习的结合体，其能够通过模拟智能体与环境的交互过程，不断调整策略，实现对复杂环境的高效控制。

具体而言，深度强化学习通过神经网络提取状态和行动的信息，并通过反馈机制不断调整策略，使得智能体能够在一定程度上理解环境，从而实现自适应控制。

针对机械臂自适应控制的研究，研究者通常会面临的两个问题是：一是如何实现机械臂的控制；二是如何提高机械臂控制效果。

对于第一个问题，常用的方法是采用先验模型，即将机械臂的动力学特性等先验知识加入控制器中。

这种方法一般需要进行大量的模型训练和参数调整，但是由于机械臂应用场景的复杂性，先验模型往往无法满足实际需求。

针对第二个问题，可以采用深度强化学习的方法，通过智能体与环境的交互学习到最优的控制策略。

具体而言，智能体在每个时间步骤将机械臂当前状态作为输入，输出控制信号，随后与环境交互，获得反馈奖励信号，不断更新策略。

通过不断训练，智能体可以学习到适应不同环境的控制策略，从而实现自适应控制。

有关机械臂自适应控制的研究已经有了一定的文献基础。

例如，Wang等人提出了一种基于深度增强学习的机械臂自适应控制方法，其将机械臂控制问题视为一种最优控制问题，采用深度增强学习算法进行求解，从而实现自适应控制。

在实验中，该方法在控制速度和精度方面均取得了良好的效果。

波拉斯基等人的研究结果表明，深度增强学习的方法相对于传统控制方法具有更高的自适应性和鲁棒性。

除了通过深度强化学习实现机械臂自适应控制之外，也有一些研究者探讨了深度强化学习与其他方法的结合应用。

例如，Cui等人提出了一种集成深度增强学习和模型预测控制的机械臂控制方法，该方法通过模型预测控制的方法减小了基于深度强化学习的控制器的高噪声问题，从而提高了控制质量。

基于神经网络PID控制器的远程控制实验系统设计

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ｌ简介（ｎｒｄｃｉＩｔｕｔｎ）ｏｏ
随着计算机网络的迅速发展，以及基于网络的远程控制应用的逐步推广，对远程控制系统进行实时控制和监测，已经越来越受到人们的关注。本论
文所研究的 “ 于网络的远程控制系统实验设计 ” 基
ｎｔｒｅｔｏｔｏｙｔｍｎｈｏａｔｃｕｅＤｅｉｎｄＩｅｒｌｎｔｏｋｃｎｒｌｒｔｅｌｅｔｅｅｗｏｋｒｍｏｅｅｗｏｋｒｍｏｅｃｎｒｌｓｓｅａｄｔｅｔｔｌｓｒｔｒ．ｕｓｇｅＰＤｎｕａｅｗｒｏｔｌＯｒａｉｈｎｔｒｅｔｏｅｚ
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犬理学院学报
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＵＮＩＲＳｒＹＶＥＴ
第５第２期２ｏ年２月告ｏ６
Ｖ１Ｎ．Ｆｂ２０ｏ．５ｏ２ｅ．０６
பைடு நூலகம்

基于深度强化学习的机械臂控制技术

基于深度强化学习的机械臂控制技术现代社会的产业发展正处于技术创新爆炸的时代。

机器人技术是其中的热门领域之一。

机械臂是机器人技术中的重要组成部分，更是工业、医疗、物流等领域必不可少的装置。

与其它机器人不同的是，机械臂有非常高的灵活性，可以完成各种复杂的动作。

然而，如何控制机械臂高效、准确地执行任务是一个挑战。

近些年来，深度强化学习技术已经得到了广泛的应用。

它将目前流行的深度学习算法与传统的强化学习算法结合起来，通过对未来奖励的最大化来训练深度神经网络，并取得了相对较好的效果。

因此，基于深度强化学习技术来控制机械臂的研究是值得关注的。

一、深度强化学习技术简介深度强化学习结合了传统的强化学习和深度学习技术，是在具有很多状态和动作的复杂环境中训练智能体的一种方法。

智能体通过与环境的交互来学习最优动作策略。

通常情况下，深度强化学习算法包含四个主要组件：1. 环境：智能体所处的场景或任务。

2. 状态：智能体的观测结果，即环境的状态。

3. 动作：智能体根据状态采取的行动。

4. 奖励：智能体的动作结果，即行动的好坏。

深度强化学习技术可以训练出高效、智能、灵活的控制系统，被广泛应用于机器人控制、游戏智能体、自动驾驶等领域。

二、机械臂控制中的深度强化学习技术机械臂控制是一个典型的多状态-多动作的复杂任务。

对于如何控制机械臂高效、准确地执行任务，传统的PID控制（比例、积分和微分）技术容易受到系统外部因素的影响而导致控制效果下降。

基于深度强化学习技术的机械臂控制虽然在实现方面相对困难，但在控制理论上具有更高的可扩展性，并且能够应对复杂的非线性、非静态控制问题。

在机械臂控制中，深度强化学习技术通常需要结合一些特定的算法来实现，包括：1. Q学习：该算法基于累计回报的最大化，通过更新策略函数来训练智能体。

2. 深度Q网络：该算法使用深度神经网络来拟合Q函数，以解决高维、连续动作的机械臂控制问题。

3. 策略梯度方法：该算法通过训练生成策略的梯度，优化环境奖励最大化。

基于神经网络的机械手臂控制系统

基于神经网络的机械手臂控制系统随着科技的不断进步，机械手臂在工业生产和日常生活中的应用越来越广泛。

然而，在过去，机械手臂的控制方式往往比较繁琐，需要人工编写复杂的代码来实现动作的控制。

而如今，基于神经网络的机械手臂控制系统的出现，给机械手臂带来了全新的控制方式。

神经网络是模仿人脑神经元之间相互连接的网络模型，通过不断学习和优化，能够实现对输入数据的模式识别和分类。

这种机器学习的方法，为机械手臂的控制带来了更高的智能化和自适应性。

首先，神经网络能够通过学习过程掌握机械手臂的运动规律和特征，从而能够更加准确地预测机械手臂的位置和姿态。

通过输入机械手臂当前的位置和姿态信息，神经网络能够输出相应的控制指令，精确地控制机械手臂进行各种复杂的动作。

相比传统的编程方式，基于神经网络的控制系统可以更好地适应不同工作环境下的机械手臂控制需求。

其次，神经网络的自学习能力使得机械手臂的操作更加智能化。

通过大量训练样本的输入和不断的反馈调整，神经网络可以逐渐适应不同任务的操作要求，并不断提高自身的准确性和稳定性。

例如，在需要机械手臂进行精细操作的场景下，神经网络可以通过学习和调整掌握更加精准的控制策略，从而实现更高质量的操作效果。

此外，基于神经网络的机械手臂控制系统还具备一定的实时性。

神经网络可以快速地根据输入信息做出响应，并输出相应的控制指令。

这样，在需要快速响应的任务中，机械手臂能够更加准确地捕捉到运动目标，并实现精确的操控。

这种实时性不仅提高了机械手臂的工作效率，也为其在工业现场的应用提供了更大的便利。

然而，基于神经网络的机械手臂控制系统也面临一些挑战。

首先，神经网络的训练需要大量的样本数据和计算资源。

当机械手臂需要处理的任务较为复杂时，为了确保神经网络的准确性和稳定性，需要投入更多的时间和资源来进行训练。

其次，神经网络的黑箱特性使得其内部的决策过程不太透明，难以解释其具体的操作机制。

这对于一些对安全性和可靠性要求较高的应用场景来说，可能存在一定的不确定性。

机械臂的控制系统设计

机械臂的控制系统设计机械臂是一种用于定点或多点运动的装置，通常由多个关节组成，具有一定的自由度。

控制机械臂的系统需要对每个关节进行定位和运动控制，以实现特定的任务。

本文将探讨机械臂控制系统的设计，包括硬件和软件方面的内容。

一、硬件设计1. 传感器系统：传感器是机械臂控制系统的关键部分，用于感知机械臂的位置、速度和姿态。

常用的传感器包括编码器、惯性测量单元（IMU）、视觉传感器等。

编码器用于测量关节的角度，IMU用于感知机械臂的姿态和加速度，视觉传感器则可以实现对目标物体的识别和定位。

2. 电机驱动系统：机械臂的运动需要由电机来驱动，因此需要设计合适的电机驱动系统。

常用的电机包括步进电机和伺服电机，它们都需要配备相应的驱动器和控制器，以实现精确的位置和速度控制。

3. 控制器：控制器是机械臂控制系统的核心部件，用于接收传感器数据，计算控制指令，并输出给电机驱动系统。

常用的控制器包括单片机、工业控制器和PLC等，根据不同的需求可以选择合适的控制器。

4. 机械结构：机械结构包括机械臂的关节和连接件等部件，需要设计成稳定、坚固的结构，以承受机械臂的运动和负载。

同时还需要考虑机械臂的自由度和工作范围，以满足不同的应用需求。

5. 供电系统：机械臂需要稳定的电力供应，因此需要设计合适的供电系统。

根据机械臂的功率和电压等要求，选择合适的供电设备和线缆，确保机械臂的正常运行。

1. 位置和速度控制算法：机械臂的运动控制需要设计合适的控制算法，以实现精确的位置和速度控制。

常用的控制算法包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等，根据机械臂的动态特性和控制要求选择合适的算法。

2. 运动规划算法：机械臂的运动需要遵循一定的路径和轨迹，因此需要设计运动规划算法，以实现机械臂的轨迹规划和插补。

常用的规划算法包括S曲线、三次样条曲线等，可以根据不同的需求选择合适的规划算法。

3. 通信协议和界面设计：机械臂的控制系统需要与外部设备进行通信，因此需要设计合适的通信协议和用户界面。

基于RBF神经网络的机械臂轨迹规划研究

基于RBF神经网络的机械臂轨迹规划研究发布时间：2022-09-20T01:33:55.756Z 来源：《科技新时代》2022年（2月）4期作者：刘伟东[导读] 针对机械臂轨迹规划时各个关节运动控制不光滑，本文选用IRB120机械臂对该模行刘伟东中车大连机车研究所有限公司，辽宁大连，116000摘要：针对机械臂轨迹规划时各个关节运动控制不光滑，本文选用IRB120机械臂对该模行末端执行器进行运动规划。

首先建立机械臂连杆坐标系并得到D-H参数，并运用Matlab Robotics toolbox工具箱建立机械臂模型，分析机械臂从初始位姿到目标位姿时机械臂的角位移情况。

借助MATLAB中的神经网络工具箱设计RBF神经网络，利用六个关节的角位移量训练RBF神经网络。

仿真结果表明，采用RBF神经网络优化得到的角位移为平滑曲线。

1 机械臂数学模型的建立本文选用IRB120机械臂作为研究对象，结构设计紧凑，重量仅25公斤，该机械臂有6个自由度，最高荷重3公斤，最大工作半径58cm。

结构主要由基座、大臂、小臂及6个关节组成，并采用改进D-H方法建立机械臂各个关节坐标系，可直观看出各个轴之间的关系。

相邻连杆间的参数如图2所示，为连杆长度，指的是沿轴，轴线轴到轴线轴的距离。

为连杆扭转角，轴绕着轴线轴到轴之间的夹角。

为连杆偏距，指的是沿轴线轴，轴到轴的距离。

为关节角，轴绕着轴线轴到轴之间的夹角。

图2 连杆参数和坐标系示意图由四个连杆参数ai-1，αi-1，θi，di完整地描述相邻两个连杆之间的相对关系，从而得到坐标系i相对于坐标系i-1的变换矩阵：其中L=Link()表示创建连杆，robot=SerialLink([L1,L2,L3,L4,L5,L6])表示连杆相连。

在MATLAB中机器人工具箱Robotics Toolbox中运行上述程序可得到如图3所示IRB120机械臂模型图和交互界面。

图3 机械臂模型和交互界面2 RBF神经网络优化轨迹2.1 RBF神经网络模型RBF神经网络即径向基函数网络（Radial basis function network，缩写为：RBF network）是一种使用径向基函数作为激活函数的人工神经网络。

基于深度强化学习的智能机械臂姿态控制与目标抓取研究

基于深度强化学习的智能机械臂姿态控制与目标抓取研究智能机械臂在工业自动化领域具有广泛的应用前景。

为了实现复杂姿态控制和目标抓取，近年来，深度强化学习成为了研究的热点。

本文将探讨基于深度强化学习的智能机械臂姿态控制与目标抓取的研究进展和应用前景。

智能机械臂的姿态控制是其实现复杂动作和完成各种任务的基础。

传统的姿态控制方法通常基于预定义的模型或控制器设计，存在匹配问题和模型不准确的挑战。

深度强化学习通过从环境中获取反馈信息，以最大化累计奖励来优化智能机械臂的动作策略。

这种方法能够学得灵活的控制策略，适应不同的物体形状和环境条件。

深度强化学习的核心理论基础是深度神经网络和强化学习。

深度神经网络可以从感知数据中提取高级特征表示，通过多层神经元的组合和权值学习来实现。

强化学习通过建立智能体与环境之间的交互，通过试错和反馈来学得最佳的策略。

结合深度神经网络和强化学习，可以实现对智能机械臂的姿态控制和目标抓取过程的端到端学习。

在智能机械臂姿态控制方面，深度强化学习可以通过模拟或实际环境中的试错学习来优化机械臂的动作策略。

例如，可以使用强化学习算法如Q-learning、Policy Gradient等来学得机械臂的动作策略，并通过正向和反向模型来改进策略的稳定性和泛化能力。

通过增加机械臂的状态维度和动作空间维度，深度强化学习可以实现更加复杂的动作控制和目标追踪。

在智能机械臂目标抓取方面，深度强化学习可以通过学习物体的形状特征和位置信息来实现目标抓取。

首先，通过深度神经网络对物体的视觉特征进行提取，得到物体的特征向量。

然后，使用强化学习算法选择最佳的抓取策略，以最大化目标抓取的成功概率。

通过不断的试错和反馈，智能机械臂可以学得适应不同物体形状和位置的抓取策略。

基于深度强化学习的智能机械臂姿态控制与目标抓取研究具有重要的应用价值。

一方面，它可以提高智能机械臂在工业自动化生产线上的准确性和效率，实现快速、精确的物体抓取和定位。

机械臂的控制系统设计

机械臂的控制系统设计机械臂是一种重要的工业装备，其广泛应用于工业生产线上的自动化操作中。

机械臂的控制系统设计是机械臂实现准确、高效操作的关键。

下面将从机械臂控制系统的概述、控制算法、硬件设计等方面进行论述。

机械臂控制系统的概述机械臂控制系统的主要任务是实现机械臂的精确定位和运动控制。

其基本组成部分包括传感器、运动控制器和执行机构。

传感器用于实现机械臂的姿态测量，运动控制器负责计算机械臂的运动轨迹和控制信号，执行机构是机械臂动作的实际驱动执行部分。

机械臂控制算法机械臂控制系统使用的控制算法根据具体的应用需求而定。

常用的控制算法包括PID 闭环控制算法、模糊控制算法和神经网络控制算法等。

PID控制算法基于反馈控制原理，根据系统当前的误差和误差的变化率进行调整，以实现系统的稳定性和精确控制。

模糊控制算法通过模糊推理和模糊规则库进行控制决策，适用于具有非线性和不确定性的系统。

神经网络控制算法基于人工神经网络，通过学习和训练来实现机械臂的控制，其应用灵活性较强。

机械臂控制系统的硬件设计机械臂控制系统的硬件设计包括电路设计、传感器选型和执行机构设计等。

电路设计主要包括电源、信号转换、信号放大和信号过滤等电路的设计，以实现信号的稳定和精确的测量。

传感器选型应根据机械臂所需测量的姿态和位置信息进行选择，如光电编码器、位移传感器和陀螺仪等。

执行机构设计主要包括电机选择和驱动器设计，以实现机械臂的运动驱动。

机械臂控制系统的应用机械臂控制系统具有广泛的应用领域，如工业生产线上的自动化装配、物料搬运和焊接等。

在食品加工领域，机械臂控制系统可用于食品的搬运、烹饪和包装等操作。

在医疗行业，机械臂控制系统可用于手术机器人和康复设备等。

在军事领域，机械臂控制系统可用于炮台的瞄准和装填等。

总结机械臂的控制系统设计是机械臂实现精确操作的关键。

其概述包括传感器、运动控制器和执行机构等。

控制算法的选择应根据应用需求进行选择。

硬件设计包括电路设计、传感器选型和执行机构设计。

基于卷积神经网络的改进机械臂抓取方法

CAI Chen WEI Guoliang （School of Optical-Electrical and Computer Engineering，University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai 200093）
Abstract In order to improve the accuracy of manipulator grasping，an efficient framework is proposed for detect the optimal position of robotic grasping based on Mask R-CNN. The architecture，which uses RGB-D images as input，makes an accurate in⁃ stance segmentation to determine the category，location and mask information of grabbing objects. Then the weighted depth coordi⁃ nates of the center point are obtained from the denoised depth map by the inverse distance weighted method to form the three-dimen⁃ sional target position. And the final optimal grasping position is obtained by coordinate transformation. As such，the performance can be effectively improved by considering the posture and edge information of target object. Finally，some experiments for grasping network on Universal Robot 3 are utilized to demonstrate the effectiveness of the proposed framework.

采摘机械臂的PSO-RBF神经网络自适应控制

ＰＳＯ－ＲＢＦ控制方法ꎮ
１机械臂系统问题描述
由于机械臂的每个关节就是一个输入ꎬ也是一个输
出ꎬ而且关节与关节之间又存在着扰动ꎬ耦合关系复杂ꎮ
由于径向基神经网络结构简单ꎬ具有较强的泛化性
能ꎬ近年来ꎬ很多人对ＲＢＦ神经网络在机械臂控制的方
向进行了研究ꎬ极大地推动了机械臂的ＲＢＦ神经网络控
制发展的进程ꎮ 一些研究人员运用ＲＢＦ神经网络的特
子规模ꎮ

来决定下一步运动速度和位置ꎮ 基本ＰＳＯ算法的粒子位

τ ＝Ｍ０( ｑ) ( ｑ－ｋｖｅ－ｋｐｅ) ＋Ｃ０( ｑꎬｑ ) ｑ＋Ｇ０( ｑ) －ｆ( ) (３)
其中:ｋｐ＝ êê
法ꎬ第ｔ１次迭代时ꎬ粒子将根据自身的经验和同伴的经验
(７)
(８)
其中ｆ ∗( )＝ｗ ∗ Ｔｈ( ｘ) ꎬｗ ∗ 表示ｆ( ) 的最佳逼近权值
( 期望) 的角度、角速度、角加速度指令ꎮ
在实际工程中ꎬｆ( ) 通常是未知的ꎬ需要估计ｆ( )
并对其补偿ꎮ 利用ＲＢＦ神经网络逼近任意非线性函数的
特性逼近ｆ( ) ꎬ并对其进行补偿ꎬ就可以达到想要的控
制效果ꎮ
２ＰＳＯ－ＲＢＦ神经网络
采用ＲＢＦ网络逼近ｆ( ) ꎬ其算法为
ａｄａｐｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌｍｅｔｈｏｄｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄꎬ ｗｉｔｈｗｈｉｃｈａｒａｄｉａｌｂａｓｉｓｆｕｎｃｔｉｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｓｕｓｅｄｔｏａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅａｎｄｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｆｏｒ
ｓｙｓｔｅｍｍｏｄｅｌｅｒｒｏｒｓꎬ ａｎｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅＲＢＦｗｅｉｇｈｔｐａｒａｍｅｔｅｒｓｔｏｅｎｓｕｒｅｂｅｔｔｅｒＰＳＯ－ＲＢＦ

基于径向基函数神经网络的机械臂路径规划设计

基于径向基函数神经网络的机械臂路径规划设计【摘要】本文针对机械臂路径规划中存在的问题，提出了一种基于径向基函数神经网络的设计方法。

在介绍径向基函数神经网络和机械臂路径规划的基础上，详细阐述了设计方法的步骤和实施过程。

通过实验与结果分析，验证了该方法的有效性和优越性。

本文还对相关研究进展进行了综述。

在总结了基于径向基函数神经网络的机械臂路径规划设计的优势，并展望了该研究领域的未来发展方向。

该研究具有重要的实用意义，可以为机械臂路径规划提供新的思路和方法，促进智能机械系统的发展。

【关键词】关键词：径向基函数神经网络、机械臂路径规划、设计方法、实验分析、研究进展、优势、展望、总结1. 引言1.1 研究背景机械臂是一种具有多自由度的关节结构，能够完成复杂的动作任务。

在工业生产和智能控制领域，机械臂的应用越来越广泛。

机械臂路径规划是指在给定的约束条件下，确定机械臂从起始点到目标点的最佳路径，以达到设定的目标。

路径规划旨在提高机械臂的运动效率和精度。

传统的机械臂路径规划方法存在着计算复杂度高、收敛速度慢、边界效应难以处理等问题。

为了解决这些问题，研究者们开始尝试使用神经网络技术来进行机械臂路径规划设计。

径向基函数神经网络是一种基于Radial Basis Function（RBF）的神经网络，具有较强的非线性逼近能力和快速收敛性，逐渐被引入到机械臂路径规划中。

本文旨在基于径向基函数神经网络，设计一种高效、精确的机械臂路径规划方法，以提高机械臂的运动性能和路径规划的效率。

通过分析相关研究进展和开展实验与结果分析，探讨基于径向基函数神经网络的机械臂路径规划设计方法的优势和潜在应用价值。

部分将重点介绍机械臂路径规划的研究现状和存在的问题，为后续的实验设计和结果分析提供理论支撑。

1.2 研究意义机械臂在工业生产中扮演着非常重要的角色，它可以实现自动化的生产和操作，提高生产效率和质量，减少人力成本和劳动强度。

机械臂路径规划是机械臂运动控制中至关重要的一环，它决定了机械臂在空间中的轨迹和运动速度，直接影响着机械臂的运动效果和安全性。

基于BP神经网络的冗余机械臂逆运动学分析

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余机械臂能实现避障 [１],具有容错 [２]和关节力矩
[
３]
形角的概念,将冗余机械臂的前三个关节、第四个
等功能,但冗余特性使其逆运动学解法过
关节、后三个关节分别类比于人体的肩关节、肘关
于繁杂,限制了冗余机械臂的应用.机械臂运动
节和腕关节,通过建立臂形角的约束来参数化求
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七自由度冗余机械臂逆运动学求解方法主要
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０引言
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机械臂的控制系统设计

机械臂的控制系统设计机械臂的控制系统设计是机械臂领域中的一个重要研究方向，它是指通过控制器对机械臂的运动进行控制和调节，使得机械臂能够实现预定的工作任务和姿态要求。

一个合理的控制系统设计能够提高机械臂的工作效率和精度，使得机械臂能够更好地适应各种复杂的工作环境和任务需求。

机械臂的控制系统设计主要包括控制器的选择和设计、运动控制算法的研究和优化以及传感器和执行器的选择与配置等方面。

下面将对这些方面进行详细介绍。

控制器的选择和设计是机械臂控制系统设计的核心任务之一。

目前常用的控制器包括PID控制器、模糊控制器、神经网络控制器等。

选择适合机械臂控制的控制器需要考虑到机械臂的性能需求、控制精度要求以及实时性等因素。

控制器设计的关键是确定合适的控制策略和参数，其中控制策略包括位置控制、力控制、姿态控制等。

运动控制算法的研究和优化也是机械臂控制系统设计中的重要内容。

目前常用的运动控制算法包括轨迹规划、路径规划、动力学建模和仿真等。

轨迹规划和路径规划是机械臂能够按照预定轨迹或路径运动的基础，动力学建模和仿真则能够帮助理解机械臂的运动特性和行为模式，为控制器的设计和优化提供依据。

传感器和执行器的选择与配置也是机械臂控制系统设计中的关键环节。

传感器用于感知机械臂的位置、速度、力等信息，常用的传感器包括编码器、位移传感器、力传感器等；执行器用于控制机械臂的运动，常用的执行器包括电机、液压缸等。

选择合适的传感器和执行器需要考虑到机械臂的负载要求、反馈信息的准确性和实时性等因素。

在机械臂控制系统设计的过程中，需要进行实验和仿真验证，并对系统进行调优和改进，以达到期望的控制效果和工作性能。

机械臂的控制系统设计是一个复杂和综合性的任务，需要涉及多个学科领域的知识和技术，对于提高机械臂的工作效率和精度具有重要意义。