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Applying Neural Network Architecture for Inverse Kinematics Problem in Robotics

Journal of Software Engineering and Applications 2010年第3期3卷 230-239页

作者： Bassam Daya shadi khawandi Mohamed Akoum Institute of Technology Lebanese University Saida Lebano Institute of Technology Lebanese University Saida Lebanon

One of the most important problems in robot kinematics and control is, finding the solution of Inverse Kinematics. Inverse kinematics computation has been one of the main problems in robotics research. As the Complexity of robot increases, obtaining the inverse kinematics is difficult and computationally expensive. Traditional methods such as geometric, iterative and algebraic are inadequate if the joint structure of the manipulator is more complex. As alternative approaches, neural networks and optimal search methods have been widely used for inverse kinematics modeling and control in robotics This paper proposes neural network architecture that consists of 6 sub-neural networks to solve the inverse kinematics problem for robotics manipulators with 2 or higher degrees of freedom. The neural networks utilized are multi-layered perceptron (MLP) with a back-propagation training algorithm. This approach will reduce the complexity of the algorithm and calculation (matrix inversion) faced when using the Inverse Geometric Models implementation (IGM) in robotics. The obtained results are presented and analyzed in order to prove the efficiency of the proposed approach.

关键词： Inverse Geometric Model Neural Network Multi-Layered Perceptron Robotic System Arm

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