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题名CMAC在仿人机器人逆运动学计算中的应用
被引量：4
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作者
杨庆
马宏绪
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机构
国防科技大学机电工程与自动化学院
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出处
《微计算机信息》
北大核心
2006年第03Z期187-189,208,共4页
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基金
国家自然科学基金60475035
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文摘
本文采用关节角位移和末端位姿误差作为小脑模型神经网络(CMAC)的输入,根据仿人机器人的正运动学模型来调整CMAC的权值,使网络最终逼近仿人机器人的逆模型,从而得到末端位姿到各个关节角的映射关系,避免了传统解析方法面临的计算量大、解不唯一的问题。MATLAB仿真结果表明,利用CMAC对仿人机器人的逆运动学问题求解,可以保证机器人位姿较好地跟踪给定的参考轨迹,说明CMAC能够逼近仿人机器人的逆运动学模型。
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关键词
逆运动学计算
小脑模型神经网络
叠加处理法
逆建模
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Keywords
the computation of inverse-kinematics
Cerebella Model Articulation Controller Neural Network
overlapping method
inverse modeling
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于高阶CMAC网络的机器人自学习控制器
被引量：1
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作者
杨胜跃
樊晓平
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机构
长沙铁道学院信息与控制工程研究所
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出处
《长沙铁道学院学报》
EI
CSCD
2000年第3期29-33,共5页
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基金
国家自然科学基金 !(6 9975 0 0 3)
湖南省自然科学基金 !(98JJY2 0 44 )
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文摘
提出了将 CMAC网络与 PD控制器相结合的机器人在线自学习控制器 ,通过引入高阶网络的概念 ,采用简单的叠加处理法将多维输入空间的 CMAC神经网络化为多个一维输入子网络 ,从而简化系统的网络结构 .同时对进行叠加的一维输入 CMAC网络选取不同的学习步长 ,提高了学习的收敛速度和模型的逼近能力 .计算机仿真结果表明 ,所提出的新型机器人自学习控制器具有很好的控制性能 .
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关键词
CMAC网络
机器人控制
自学习
叠加处理法
高阶神经网络
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Keywords
CMAC network
robot control
self learning
summation method
high order neural network
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分类号
TP17
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP242
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名竞赛题中的叠加处理法
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作者
范小辉
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机构
启东中学
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出处
《物理教师》
1998年第5期41-42,共2页
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文摘
很多物理量都具有可加性(包括矢量的叠加和标量的叠加两种),根据可加性,把复杂问题化成几种简单的特殊情况并求出其结果,然后进行叠加即可求出复杂问题的结果,这一解题思想在物理竞赛题中有很重要的应用.下面结合实例归类讨论一些典型的叠加方法.
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关键词
物理竞赛题
叠加原理
发电机
电荷体密度
线性电路
解题思想
物理问题
叠加处理法
实心球
可加性
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分类号
G634.7
[文化科学—教育学]
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题名《物理教师》1998年总目次
- 4
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出处
《物理教师》
1998年第12期45-48,共4页
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关键词
物理教师
演示实验
1998年
总目
中学物理教学
初中物理
叠加处理法
学习心理分析
摩擦力
错误分析
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分类号
Z88
[文化科学]
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