基于遗传优化RBF神经网络的机器人无标定视觉伺服控制
岳晓峰
阳建峰
马国元
曹斌
1.长春工业大学机电工程学院 长春 1300122.长春工业大学机电工程学院 长春 1300123.长春工业大学机电工程学院 长春 1300124.长春工业大学机电工程学院 长春 130012
摘要：为了解决机器人无标定视觉伺服控制系统中精度不高和过程繁琐的问题,提出了基于遗传算法优化的RBF神经网络,对图像特征变化速度和机器人关节角变化速度之间的非线性关系的学习,拟合出两者间的非线性视觉映射关系,从而实现无标定视觉伺服控制.通过对基于图像的眼在手上无标定视觉伺服系统仿真模型进行验证,结果表明,与传统的基于图像的逆雅可比矩阵控制方法相比,文中方法具有更好的精度与效率.
关键词：无标定视觉伺服遗传算法RBF拟合眼在手上
分类号：TP242.6(自动化技术及设备)
资助基金：20170204010GX)((编号)
论文发表日期：2020-11-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 2617-2621 )
英文信息