计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2005年
14期
15-17,27
,共4页
打磨机器人%位姿误差%BP网络%自适应遗传算法%Solis&Wets%算法
打磨機器人%位姿誤差%BP網絡%自適應遺傳算法%Solis&Wets%算法
타마궤기인%위자오차%BP망락%자괄응유전산법%Solis&Wets%산법
为实现某打磨机器人的位姿误差补偿,在标准遗传算法和Solis＆Wets算法的基础上,提出一种改进的自适应遗传算法和改进Solis&Wets算法来优化BP网络的权值和阈值,通过标准BP网络来计算机器人在任意位姿时的误差,从而可以对误差进行实时补偿.仿真和实验结果表明两种算法都能有效提高BP网络的学习效果,避免陷入局部最优,提高机器人的位姿精度,且同样目标条件下改进的自适应遗传算法的优化效果优于改进的Solis&Wets算法.最后对仿真和实验结果进行了分析.
為實現某打磨機器人的位姿誤差補償,在標準遺傳算法和Solis＆Wets算法的基礎上,提齣一種改進的自適應遺傳算法和改進Solis&Wets算法來優化BP網絡的權值和閾值,通過標準BP網絡來計算機器人在任意位姿時的誤差,從而可以對誤差進行實時補償.倣真和實驗結果錶明兩種算法都能有效提高BP網絡的學習效果,避免陷入跼部最優,提高機器人的位姿精度,且同樣目標條件下改進的自適應遺傳算法的優化效果優于改進的Solis&Wets算法.最後對倣真和實驗結果進行瞭分析.
위실현모타마궤기인적위자오차보상,재표준유전산법화Solis＆Wets산법적기출상,제출일충개진적자괄응유전산법화개진Solis&Wets산법래우화BP망락적권치화역치,통과표준BP망락래계산궤기인재임의위자시적오차,종이가이대오차진행실시보상.방진화실험결과표명량충산법도능유효제고BP망락적학습효과,피면함입국부최우,제고궤기인적위자정도,차동양목표조건하개진적자괄응유전산법적우화효과우우개진적Solis&Wets산법.최후대방진화실험결과진행료분석.
