Irwersp-kinematir:s compv : talion 1J.sing ett artificiellt neuralt nätverk som lär sig omvänt kinematics av en robotarm har använts av många resea7'Chers. Men det omvänt kinemahcs systemet av typiska robotarmar med gemensamma gränser är 11 multic valued och de kontinuerliga funktionen. Eftersom det är svårt f01' en välkänd multi-lager neurala nätverk för att approximera en sådan korsning, en korrekt invers kinematics modell mnnot erhållas av usmg en smgle neurala nätverk. För att övervinna diskontinuiteten i den inversa kinematiska funktionen, föreslog vi en ny modulär neurala nätverkssystem som består av en numbe.r av expert neurala nätverk fungerar. Varje expert approximerar den kontinuerliga delen av den inversa kinematics fv,nction. Det föreslagna systemet använder den framåtriktade kinematiska modellen för urval av experter. Vl/hen antalet experter ökar, beräkningstiden för ca.lculating den inversa kinemat iics lösningen ökar också utan att använda det parallella datorsystemet. För att minska beräkningstiden, föreslår vi ett nytt experturval genom att använda pe rformance förutsägelsenätverk som direkt calcu sent resultaten av eJ:perts. Uppgiften att beräkna alla gemensamma vinklar som skulle resultera i en specifik pm:ition/orientering av en end-effector av en robot arm kallas inversa kine matics problem. En omvänd kinematisk lösning med hjälp av en [10]. Metoden är dock en rent off-line-inlärningsmetod och är inte tillämplig på online-inlärning, dvs. Samtidigt eller alternativt utförande av robotstyrningen och inlärningen i omvänd modell. Fur termore, metoden är inte målriktad, Det finns inget direkt sätt att hitta en ledvinkel vektor som korre-1006
För att övervinna den inversa kartläggningens mångfacetterade lösningskaraktär, Oyama et al. REF använde flera neurala nätverk för att representera de inversa kinematiska lösningarna lokalt i olika regioner i statsrymden.
Inverse kinematics learning by modular architecture neural networks with performance prediction networks
{'venue': 'Proceedings 2001 ICRA. IEEE International Conference on Robotics and Automation (Cat. No.01CH37164)', 'journal': 'Proceedings 2001 ICRA. IEEE International Conference on Robotics and Automation (Cat. No.01CH37164)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}