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针对机器人谐波减速器关节在转动过程中存在的波动摩擦力矩, 提出一种基于傅里叶级数函数和BP神经网络的建模方法, 并完善机器人的动力学模型, 修正了因波动摩擦力矩带来的关节力矩计算误差. 通过研究谐波减速器关节的波动摩擦力矩在不同影响因素下的变化特性, 采用傅里叶级数与BP神经网络结合的方法对波动摩擦力矩进行建模. 通过添加傅里叶级数函数作为BP神经网络的辅助输入, 克服了力矩误差曲线因存在高频周期性波动而难以拟合的困难. 在离线环境下训练神经网络, 完成对关节波动摩擦力矩的建模, 进而完善机器人的动力学模型和修正关节中存在的波动摩擦力矩. 验证实验表明, 使用完善后的动力学模型可以有效计算谐波减速器关节的波动摩擦力矩, 并使修正后的力矩误差维持在[-0.5, 0.5] N·m的范围之内, 方差为0.1659 N2·m2, 是修正前的24.23%
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第1节 肉类加工机器人 第2节 挤奶机器人 第3节 剪羊毛机器人
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背景介绍 智能机器人技术 人-机器人交互 决策、规划 感知、行为预测、世界模型 地图、定位、SLAM 运动规划、控制 仿真器 机器人安全模型
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第1节 组织培养的繁殖技术 第2节 植物组织培养的继植机器人 第3节 植物分割和移植机器人
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第1节生物生产机器人的机械手 第2节末端执行器 第3节传感器和机械视觉 第4节 移动机构 第5节控制机构和执行机构 第6节生物生产机器人系统
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8.1-机器人规划的作用与任务 8.2积木机器的机器人规划 8.3 STRIPS规划系统 8.4具有学习能力的规划系统 8.5基于专家系统的机器人规划 8.6小结
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将一种自适应遗传算法应用于移动机器人路径规划.提出了一种基于几何避障法的初始种群产生算法;设计了基于启发式知识的交叉、变异、求精和删除算子;采用一种新的模糊逻辑控制算法自适应地调节交叉概率和变异概率;对移动机器人离线和在线规划问题进行了仿真研究.仿真结果表明:自适应遗传算法具有较快的搜索速度、较高的搜索质量以及较强的自适应能力,为移动机器人最优路径规划问题的解决提供了一种新方法
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1. 机器人的发展 2. 人工智能概要 3. 脑科学初探 4. 脑与机器人 5. 智能机器人的开发ABC 6. 习题
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本文介绍了弧焊机器人在进行\V\型坡口对接焊或角接焊时,为了跟踪焊缝轨迹而进行的焊缝位置检测方法-电流检测法.通过对焊接电流信号的数字处理,提取了反映焊枪与焊缝相对位置的特征信号,定时向机器人控制器提供修正信号,从而使固定在机器人手臂上的焊枪准确地跟踪焊缝
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