神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)在機器人視覺伺服控制中的應用.pdf

1、機器人視覺伺服系統(tǒng)是當今機器人技術(shù)的熱門研究課題之一。非線性、耦合、不確定性等因素是影響機器人視覺伺服系統(tǒng)性能提高的關(guān)鍵問題，近年來受到了國內(nèi)外研究人員的廣泛關(guān)注，有許多問題有待進一步的研究和解決。針對該問題，本論文開展了機器人視覺伺服系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡控制方法的研究，來提高系統(tǒng)的智能性、魯棒性和動態(tài)性能。 論文回顧了機器人視覺伺服及神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)的發(fā)展和現(xiàn)狀，對機器人視覺伺服系統(tǒng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、坐標變換、成像原理進行了詳細的描述，然后對

2、多種形式的神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行了研究，并將其應用在機器人視覺伺服控制系統(tǒng)中，用以克服機器人控制系統(tǒng)中非線性、耦合、不確定性等因素對控制性能的影響。 基于誤差反向傳播網(wǎng)絡(BP網(wǎng)絡)逼近非線性函數(shù)的能力，本文利用BP網(wǎng)絡逼近機器人視覺伺服系統(tǒng)的逆雅克比矩陣，設計了一種BP神經(jīng)網(wǎng)絡視覺控制器，使系統(tǒng)具有了學習能力。 根據(jù)小腦模型關(guān)聯(lián)控制器(CMAC)收斂速度快，適于實時控制系統(tǒng)的特點，本文設計了一種CMAC學習控制方法。在該方法