【摘 要】
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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
【基金项目】
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吉林省科技厅重点科技攻关项目(编号:20170204010GX)资助
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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。
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