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3-3ups1s并联机器人运动学分析与仿真
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基于神经网络的机器人逆运动学求解论文.pdf78页
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作为一种先进的生产工具，机器人己经被广泛应用于多个领域。利用机器人
不仅能够完成大量简单重复性工作，而且可以代替人完成许多以前必须通过人工
才能完成的复杂、繁重、危险性的工作，在提高效率的同时改善了质量。
机器人的控制问题主要包括：轨迹规划问题、逆运动学问题和逆动力学问题。
而机器人逆运动学求解问题在机器人学中占有重要地位，是研究机器人动力学和
机器人控制的基础，并直接关系到运动分析、离线编程等。从机器人控制角度讲，
逆运动学问题是一个很重要的课题，一直备受人们关注。
本文以瑞典ABB公司生产的IRBl40型小型工业机器人为例，对空间六自由
度多关节机器人进行了运动学分析，并采用D．H方法建立了其运动学模型，推导
出机器人的正运动学公式。本文提出矩阵逆乘的逆解算法。与传统方法相比，大
大减少了计算逆解运动方程的计算量。针对有时在逆解中有几组不是真解的问
题，本文详细讨论各位置参数的取值对逆解结果的影响，明确了逆解角度求解公
式，避免了可能出现的漏解的情况。
本文利用神经网络对于非线性映射的强大的逼近能力，实现机器人从工作变
量空间到关节变量空间的非线性映射，从而求得机器人运动学逆解。将解析算法
得到的运动学正解作为训练样本，采用改进的BP神经网络算法来研究机器人的逆
运动学问题。利用LMBP神经网络的局部逼近的优点，本文将求解机器人运动学逆
解转化为对神经网络的权值进行训练，实现了机器人从工作空间到关节空间的非
线性映射。该法还克服了标准BP算法收敛速度
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机器人运动学逆解及笛卡尔空间轨迹规划.pdf74页
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分类号： TP24
密级： 公开
桂林理工大学
硕 士 研 究 生 学 位 论 文
（专业 学 位）
机器人运动学逆解及笛卡尔空间
机电一体化技术
2013年 4 月 1
RobotInverseKinematicsandTrajectoryPlanningin
CartesianSpace
Major：MechanicalEngineering
DirectionofStudy：ElectromechanicalIntegration
GraduateStudent： YeS ang-gao
Supervisor：
Prof.LiuDian-ting
CollegeofMechanicalandControlEngineering
GuilinUniversityofTechnology
May,2012toApril,2013
随着现代制造业的发展，工业机器人已经成为不可或缺的重要设备，其应用已深
到各个行业中。在工业机器人控制系统中，实时运动学逆解和轨迹规划插补算法是实现
机器人高速高精度运动的基础和关键。本文以ABB公司的IRB2600型机器人为研究对象，
提出了一种有别于传统解析算法的机器人运动学逆解方法，并对笛卡尔空间轨迹规划和
插补方法进行了研究。
在建立正运动学模型的基础上，不需要经过复杂的处理，直接根据IRB2600型机器
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基于神经网络机器人逆运动学求解
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