神经网络驱动的机械手逆运动学求解优化：BP与递归型方法的比较

人工智能-基于神经网络的机械手逆运动学问题的研究，是一项深入探讨如何利用神经网络技术解决复杂机械手控制中的关键难题的课题。该研究论文由研究生郝润生在天津大学电气与自动化工程学院，以控制理论与控制工程专业为背景，在吴爱国教授的指导下完成，于2005年6月提交。论文的核心内容分为两个部分： 首先，作者针对前馈型神经网络的机械手逆运动学问题进行了深入研究。前馈神经网络如BP（Backpropagation，反向传播）网络因其强大的非线性逼近能力被广泛应用。然而，标准的BP算法存在收敛速度慢和容易陷入局部最优的缺点。论文中，作者分析了激励函数对网络性能的影响，提出了一种改进的算法，通过调整激励函数类型和每层的学习速率，显著提高了机械手逆运动学问题的求解精度，甚至达到与遗传算法相近的效果。 其次，作者转向了递归型神经网络，特别是二阶递归网络，将研究对象聚焦在冗余度平面机械手的逆运动学上。这种方法以机械手的正向运动学方程和雅可比矩阵作为基础，设计了特定的网络结构，并开发了适应逆运动学问题的学习算法。通过仿真，证明了这种方法不仅解决了逆运动学问题，而且求解速度更快，符合机械手实时控制的需求。 论文的关键点包括机械手逆运动学的求解策略，BP算法的改进，不同类型的激励函数对网络性能的影响，以及递归型神经网络在冗余机械手逆运动学中的应用。这些研究成果对于提高机械手的控制精度和效率，以及神经网络在复杂机械系统控制中的实际应用具有重要意义。