【摘 要】
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为了提高采摘机器人的智能化水平,基于武术飞脚动作的连续性,参考飞脚动作的前馈特征,在智能化控制系统的设计上引入了神经网络前馈算法和PID控制算法.通过对误差的修正和期望与实际输出结果的反馈,提升了机器人的智能化水平和采摘作业动作的精确性,实现了采摘机器人的类人化设计.为了验证该方法的可行性,模仿生菜采摘机器人的作业环境对机器人的性能进行了仿真,结果表明:采用神经网络PID算法可以提高机器人控制系统的精确性,并可加快收敛速度,对提升机器人的智能化水平具有重要的意义.
【机 构】
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江西警察学院, 南昌 330100
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为了提高采摘机器人的智能化水平,基于武术飞脚动作的连续性,参考飞脚动作的前馈特征,在智能化控制系统的设计上引入了神经网络前馈算法和PID控制算法.通过对误差的修正和期望与实际输出结果的反馈,提升了机器人的智能化水平和采摘作业动作的精确性,实现了采摘机器人的类人化设计.为了验证该方法的可行性,模仿生菜采摘机器人的作业环境对机器人的性能进行了仿真,结果表明:采用神经网络PID算法可以提高机器人控制系统的精确性,并可加快收敛速度,对提升机器人的智能化水平具有重要的意义.
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