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以Stewart型并联机器人为例，由机器人的位置逆解问题引出机器人运动学正解问题。在分析BP网络特点基础上，利用位置逆解结果，通过训练样本的学习，确定神经网络权系数。实现操作手从并节变量空问到工作变量空间的非线性映射，能够准确地求解并联机器人的位置和姿态。结果表明，该方法效果良好。
基于神经网络的Stewart型并联机床位置正解
【摘 要】
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以Stewart型并联机器人为例，由机器人的位置逆解问题引出机器人运动学正解问题。在分析BP网络特点基础上，利用位置逆解结果，通过训练样本的学习，确定神经网络权系数。实现操作手
【机 构】
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大庆石油学院
【出 处】
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计量技术
【发表日期】
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2006年2期
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