基于贝叶斯-BP神经网络的多关节机器人运动轨迹逆解研究

该篇论文发表于2009年7月的《机械科学与技术》杂志上，标题为"基于运动轨迹的机器人运动学逆解研究"，主要针对8自由度凿岩机械臂进行深入探讨。作者周友行、唐稳庄和张建勋来自湘潭大学机械工程学院，他们提出了一种创新的求解策略，即利用贝叶斯方法改进BP神经网络模型来处理多关节冗余机器人逆运动学问题。 传统的BP神经网络模型在解决机器人逆运动学问题时，可能存在无反馈连接导致的局部最优解决方案，以及容易陷入局部最小值的局限性，同时训练次数较少可能影响其精度。为了克服这些问题，作者引入了贝叶斯方法，将机械臂各关节在运动轨迹上的转动或移动变化作为优化函数的约束条件，构建了贝叶斯-BP神经网络模型。这种方法的主要创新在于它能够引导网络在寻找全局最优解的过程中，考虑了运动轨迹的连续性和关节运动的平滑性。 通过仿真试验，作者证明了所提出的贝叶斯-BP神经网络模型在解决位于连续轨迹上的多个工作点的逆运动学问题时表现出显著的优势。它不仅能够避免局部最优陷阱，还能确保机械臂关节在执行任务时转动或移动的变化更加平缓，从而提高了逆运动学求解的精度。这一成果对于控制要求严格的机器人系统设计具有实际意义，特别是在需要精确控制和动态规划路径的场景中。 这篇论文的核心内容涵盖了机器人的运动学逆问题求解策略的优化，特别是在运动轨迹约束下的逆运动学求解方法，这对于机器人技术领域，特别是工业机器人和自动化设备的设计和控制有着重要的理论价值和实践指导意义。