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基于嵌入式体系的装配机械手准断定位把持算法研究

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毕业论文范文题目:基于嵌入式体系的装配机械手准断定位把持算法研究,论文范文关键词:基于嵌入式体系的装配机械手准断定位把持算法研究
基于嵌入式体系的装配机械手准断定位把持算法研究毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】:在机器人装配线上被操作对象的地位往往是不断定的,无奈预先指定末端工作位姿,只能根据其在绝对坐标系中的位姿进行工作,这就请求机器人有较高的绝对定位精度。要满意机器人准断定位的请求,需对机器人逆活动学及其把持问题跟定位误差补充等问题进行研究。传统的机器人逆活动学方程求解模型跟定位误差补充模型都长短线性的,求解非常艰苦,而神经网络以其很强的非线性映(文章此处忽略..)射才能得到广泛研究跟利用,本文利用神经网络树破了装配机械手准断定位相干模型并进行了深刻研究,重要研究内容如下:(1)在分析机器人逆活动学识题的基本上,推导了装配机械手逆活动学方程,用代数法反解活动学方程,对活动学参数在装配机械手末端定位精度中的影响进行了分析。成果表明活动变量误差对定位精度影响很大,基于机器人逆活动学的地位把持模型要有良好的关节角求(略..)解精度。(2)因为代数法、多少何法跟迭代法等传统方法在求解机器人逆活动学中碰到艰苦,设计了一个基于改进代数算法神经网络的装配机械手逆活动学模型,由代数法得到的练习样本集在MATLAB上编程进行神经网络练习跟测试,测试成果表明改进后的算法可能满意装配机械手逆活动学方程求解的请求;另外对逆活动学参数误差在定位精度中的影响进行了仿真分析。成果表明神经网络(本文此处忽略..)逆活动学模型可能满意装配机械手定位精度的请求。(3)影响装配机械手定位精度的因素多且为非线性,用参数辨识方法难以找到幻想的数学模型对其描述。在基于改进代数算法神经网络的装配机械手逆活动学模型基本上提出了基于改进BP算法——LMBP算法神经网络的装配机械手定位误差补充模型并进行了分析。仿真成果表明补充后果明显。(4)对基于改进代数算法神经网络的装配机械手逆(文章此处忽略..)活动学模型跟基于LMBP算法的装配机械手定位误差补充模型在8位单片机上的实现进行了研究,进行模块化编程跟基于KEIL平台的仿实在验。经过优化调试,终极成果为程序占用内部ROM空间为4141B,单次运行时光为0.273s,仿真成果跟冀望值误差较小。基于神经网络的装配机械手准断定位模型在8位单片机体系中可能较好的实现。


以上为本篇毕业论文范文基于嵌入式体系的装配机械手准断定位把持算法研究的介绍部分。
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