基于神经网络和构型编码的机械臂逆运动学求解方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112765879A(43)申请公布日2021.05.07(21)申请号202110037437.2(22)申请日2021.01.12(71)申请人中国人民解放军国防科技大学地址410000湖南省长沙市开福区德雅路109号(72)发明人胡瑞军张育林(74)专利代理机构北京市盛峰律师事务所11337代理人席小东(51)Int.Cl.G06F30/27(2020.01)G06F30/17(2020.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书5页说明书15页附图5页(54)发明名称基于神经网络和构型编码的机械臂逆运动学求解方法(57)摘要本发明提供一种基于神经网络和构型编码的机械臂逆运动学求解方法，包括：坐标系与运动学参数定义；机械臂构型编码参数定义；正向运动学构建；逆运动学求解神经网络设计；训练样本库构建；神经网络训练与测试；逆运动学求解器的应用。(1)本发明提出一种基于前向神经网络和构型编码的多自由度机械臂逆运动学求解方法，较好的解决多自由度机械臂求解空间较大时的多解性对逆运动网络训练收敛性的干扰和局部最优的问题。(2)所设计的基于前向神经网络和构型编码的多自由度机械臂逆运动学求解方法对不同自由度数的情况具有较好的通用性，而不会随情况的自由度增加而增加算法的复杂度。CN112765879ACN112765879A权利要求书1/5页1.一种基于神经网络和构型编码的机械臂逆运动学求解方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，坐标系与运动学参数定义：步骤1.1，对于被研究的多自由度机械臂，其结构如下：假设其自由度数为N，N＞2，从多自由度机械臂的基座向机械臂末端，共有N个关节，各关节依次编号为关节1～N；从多自由度机械臂的基座向机械臂末端，共有N个连杆，各连杆依次编号为连杆1～N；对于关节n，n∈[1,N]，当n＝1时，关节n通过连杆n与关节n+1相连；当n＝2,3,...,N‑1时，关节n的一端通过连杆n‑1与关节n‑1相连，关节n的另一端通过连杆n与关节n+1相连；当n＝N时，关节n的一端通过连杆n‑1与关节n‑1相连，关节n的另一端通过连杆n与机械臂末端相连；该多自由度机械臂，关节2～N的关节转轴互相平行，并且与关节1的关节转轴保持垂直；当n＝2,3,...,N时，连杆n‑1与连杆n的延长线与关节n的关节转轴相交于一点；步骤1.2，坐标系定义如下：以关节1的关节转轴和连杆1的交点为原点O，沿关节1的关节转轴方向为Z轴，当关节1转角为0时，沿连杆1并指向离开关节1的方向为X轴，按照右手法则确定Y轴，从而建立XYZ坐标系；步骤1.3，变量定义如下：在XYZ坐标系中，机械臂末端的位置坐标为(x,y,z)T；对于连杆n，n∈[1,N]，定义连杆n的长度为ln；对于关节n，n∈[1,N]，定义关节n的角位移为αn；其中，当n＝1时，关节n的角位移αn为连杆n与X轴的夹角；当n＝2,3,...,N时，关节n的角位移αn为连杆n‑1与连杆n的夹角；对于关节n，n∈[1,N]，定义关节n的空间角度为θn；θn∈[0,π]；当n＝1时，关节n的空间角度θn等于关节n的角位移αn；当n＝2,3,...,N时，关节n的空间角度θn为Z轴与连杆n的夹角；关节n的角位移αn与关节n的空间角度θn的关系通过以下公式1表示：步骤2，机械臂构型编码参数定义如下：步骤2.1，对于具有N个关节的多自由度机械臂，其关节3～关节N中的每个关节均具有两种构型，分别是上扑构型和上凹构型，因此，当n＝3,4,…,N时，定义关节n的节点构型变量为ηn，因此，具有N个关节的多自由度机械臂，共有N‑2个节点构型变量，分别为η3～ηN；节点构型变量ηn的取值取决于关节的构型，具体通过以下公式2确定：2CN112765879A权利要求书2/5页步骤2.2，将η3～ηN按顺序排列为一个二进制数作为机械臂整体构型二进制编码；将机械臂整体构型二进制编码转化为十进制数，并作为机械臂构型编码参数λconfig的取值，即，通过以下公式3确定机械臂构型编码参数λconfig：对于具有N个关节的多自由度机械臂，其空间构型共有2N‑2种，因此，每种空间构型对应N‑2一个机械臂构型编码参数λconfig，一共有2个机械臂构型编码参数λconfig，即：λconfig＝0,1,2,…,2N‑2‑1；步骤3，正向运动学构建：T正向运动学构建，是指构建从空间角度θn到机械臂末端位置(x,y,z)和机械臂构型编码参数λconfig的等式关系，具体构建以下公式4所示的运动学方程：步骤4，逆运动学求解神经网络设计：构建4层前向神经网络，用于多自由度机械臂的逆运动学的数据建模；其中，4层前向神经网络共