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J-GLOBAL ID：202002270379401555   整理番号：20A2699369

RBF-PIDに基づく6自由度産業用ロボットの逆運動学アルゴリズムに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Inverse Kinematics Algorithm of 6-DOF Industrial Robot Based on RBF-PID

著者 (4件)： He Dongkang (School of Mechanical and Electrical, Liuzhou Vocational &Technical College, Liuzhou, China) ,  Shi Fusheng (School of Automotive Engineering, Liuzhou Vocational &Technical College, Liuzhou, China) ,  Tan Shunxue (School of Mechanical and Electrical, Liuzhou Vocational &Technical College, Liuzhou, China) ,  Deng Qigui (School of Mechanical and Electrical, Liuzhou Vocational &Technical College, Liuzhou, China)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1624  号： 4  ページ： 042017 (4pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 6-DOF産業ロボットの逆運動学制御装置を設計するプロセスにおける多値および精度の問題を解決するために,動径基底関数-比例積分微分(RBF-PID)適応制御装置方法を,工業用ロボットの逆運動学モデルを訓練するために提案した。従来のRBFニューラルネットワークと比較して,RBF-PID適応制御装置の利点は,高い探索効率を持ち,局所最適解に陥ることは容易ではないことであった。シミュレーション結果は,この方式がネットワーク性能に及ぼす従来のRBFニューラルネットワーク学習アルゴリズムの初期値選択の影響を克服できるだけでなく,6-DOF産業ロボットの逆運動学のための良い解精度も有することを示した。従来のRBFニューラルネットワークアルゴリズムと比較して,RBF-PID適応制御装置方式は,オーバーシュート,調整時間,および反干渉の性能を改善し,多値逆運動学アルゴリズムを解決する問題を解決した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  干渉 ,  シミュレーション ,  計算機シミュレーション ,  制御装置 ,  *産業用ロボット ,  微分 ,  *自由度 ,  オーバシュート ,  学習アルゴリズム ,  動径基底関数
準シソーラス用語： ネットワーク性能 ,  *逆運動学 ,  局所最適解 ,  動径基底関数ニューラルネットワーク ,  探索効率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： RbF ,  PID ,  6自由度 ,  産業用ロボット ,  運動学 ,  アルゴリズム ,  研究