公开(公告)号：CN109656229B

公开(公告)日：2022-03-15

申请号：CN201811501005.7

申请日：2018-12-10

Applicant: 南通大学

Inventor： 王旭 ,  吴晓 ,  宋娇 ,  堵俊 ,  陈海龙 ,  李慧 ,  齐潇

IPC: G05B23/02 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明公开了基于GA‑RBF网络的机器人末端性能预测模型的构建方法，搭建机器人末端数据采集的轴关节采集硬件平台，将EtherCAT总线和激光跟踪仪作为末端测试的辅助工具，分别作为训练GA‑RBF网络的输入和输出数据获取的方式；通过总线实时采集各个关节的位置、速度、转矩反馈得到数据作为GA‑RBF网络的输入，激光跟踪坐标测量系统采集的末端数据作为GA‑RBF网络的输出，训练出基于GA‑RBF网络的机器人末端性能预测模型。本发明大大提高了轴关节伺服脉冲的采集精度，对于后续RBF网络在末端数据上预测的应用以及由轴关节数据DH模型计算末端参数精度上都有了较大的提高，高精度的数据研究更贴近实际意义。

公开(公告)号：CN109656229A

公开(公告)日：2019-04-19

申请号：CN201811501005.7

申请日：2018-12-10

Applicant: 南通大学

Inventor： 王旭 ,  吴晓 ,  宋娇 ,  堵俊 ,  陈海龙 ,  李慧 ,  齐潇

IPC: G05B23/02 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明公开了基于GA-RBF网络的机器人末端性能预测模型的构建方法，搭建机器人末端数据采集的轴关节采集硬件平台，将EtherCAT总线和激光跟踪仪作为末端测试的辅助工具，分别作为训练GA-RBF网络的输入和输出数据获取的方式；通过总线实时采集各个关节的位置、速度、转矩反馈得到数据作为GA-RBF网络的输入，激光跟踪坐标测量系统采集的末端数据作为GA-RBF网络的输出，训练出基于GA-RBF网络的机器人末端性能预测模型。本发明大大提高了轴关节伺服脉冲的采集精度，对于后续RBF网络在末端数据上预测的应用以及由轴关节数据DH模型计算末端参数精度上都有了较大的提高，高精度的数据研究更贴近实际意义。