基于深度学习的混联机械臂轨迹运动容错算法研究

来源：机床与液压杂志2021年第3期北京时间：

作者：赵丽丽

单位：山东管理学院信息工程学院；山东省高等学校中医药数据云服务重点实验室(山东管理学院)

摘要：针对混联机械臂轨迹控制偏差大、难度高的问题，提出一种基于深度学习的容错算法。在笛卡尔空间内基于非线性函数确定关节向量间的相关性，并改善轨迹容错纠偏的收敛性能；基于DBNs模型训练混联机械臂动态位置移动信息，在全局范围内搜索最优解；根据每个关节空间移动轨迹特征和深度学习容错机制，保证机械臂系统闭环操作的稳定性和适用性。仿真结果表明：采用提出的容错算法，6个关节实际移动曲线与期望曲线的偏差程度较小，算法的复杂程度更低。

关键词：混联机械臂;深度学习; DBNs模型;收敛性能;容错机制

基金资助：山东管理学院校级重点课题(XJ20180104)；国家中医药管理局中医药行业科研专项(2015468003-2-3)