基于神经网络的机械臂的模仿学习研究

被引：4

作者：

于建均

徐骢驰

阮晓钢

门玉森

机构：

[1] 北京工业大学信息学部自动化学院

来源：

控制工程 | 2017年 / 24卷 / 11期

基金：

北京市自然科学基金;

关键词：

机械臂系统; 模仿学习; ADAMS; BP神经网络; 联合仿真;

D O I：

10.14107/j.cnki.kzgc.150746

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TP241 [机械手];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 080202 ;

摘要：

针对机械臂行为动作获取的问题,设计了具有模仿学习机制的机械臂系统,并在ADAMS下搭建了其等比例运动学模型。通过拖动仿真模拟手把手示教过程,将采集到的示教行为信息用以表达模仿学习策略的BP神经网络进行训练,获得示教行为信息间的映射关系,应用于机械臂系统实现对示教行为动作的快速学习。结果显示:该方法具有良好的行为编码能力,能够实现机械臂连续动作的模仿,故本系统对机械臂行为动作的获取是可行的,解决了目前机械臂系统动作规划编程复杂的问题。

引用

页码：2368 / 2373

页数：6

共 20 条

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