摘 要：文章提出了基于BP神經網絡算法的機器人逆運動學的求解方法，給出了基于神經網絡的機器人逆運動學求解的具體步驟和設計神經網絡的相關注意事項。通過對KLD-600六自由度機器人仿真表明該算法簡單可靠。 關鍵詞：BP神經網絡；六自由度；機器人；逆運動學 1 引言 機器人逆運動學問題就是已知機器人的手爪位姿求解各關節變量的值。它是機器人軌跡規劃和運動控制的關鍵環節，也是機器人研究的熱點。傳統運動學反解的方法包括Paul等人提出的反變換法、Lee和Ziegler提出的幾何法以及Pieper解法等。這些方法往往具有一定的局限性，求解困難，而且涉及多解和奇異性等問題。20世紀80年代興起的神經網絡控制技術是神經網絡的重要分支，它具有并行處理、分布式存儲和容錯性的結構特征，有自學習、自組織和自適應能力和強的非線性映射能力。80年代末開始，已經被應用于機器人控制。本文采用BP網絡算法直接求解KLD—600六自由度機器人運動學反解問題。 詳情請點擊下載：基于神經網絡的機器人的逆運動學分析