【摘 要】
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传统的机器人伺服控制需要计算雅克比矩阵以及解雅克比矩阵的逆才能实现系统设计,计算量很大且困难、系统结构复杂。设计了一种基于遗传神经网络的六关节机器人视觉伺服系统,
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传统的机器人伺服控制需要计算雅克比矩阵以及解雅克比矩阵的逆才能实现系统设计,计算量很大且困难、系统结构复杂。设计了一种基于遗传神经网络的六关节机器人视觉伺服系统,并利用遗传算法对神经网络进行优化。此方法不但解决了系统求解雅克比矩阵及其逆计算量大的问题,而且不需要对摄像机内部参数和机器人参数进行标定,同时由于遗传算法的加入,提高了神经网络的性能,不仅大大简化了控制系统,提高了系统的速度,同时也保证了控制系统的精度。
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