[发明专利]一种基于GAN网络的机器人逆运动学求解方法有效
| 申请号： | 201910779567.6 | 申请日： | 2019-08-22 |
| 公开（公告）号： | CN110489707B | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 朱其新;尹一伊;刘红俐;牛雪梅;牛福洲;陈浩;谢鸥;苗静;沈晔湖;尚文;吴永芝 | 申请（专利权）人： | 苏州科技大学;上海东海职业技术学院 |
| 主分类号： | G06F17/10 | 分类号： | G06F17/10;G06N3/0475;G06N3/094 |
| 代理公司： | 苏州今迈知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32524 | 代理人： | 张佩璇 |
| 地址： | 215009 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于GAN网络的机器人逆运动学求解方法，包括如下步骤：获取机器人末端执行器的位姿数据，并建立机器人D‑H模型；获取GAN网络模型，所述GAN网络模型包括生成器和判别器；将所述机器人末端执行器的位姿数据输入所述GAN网络模型中，得到该机器人对应的预测关节变量。本发明利用GAN网络模型来实现机器人逆运动学求解，利用GAN网络模型泛化能力强、训练效率高等优点，相较于其它神经网络模型，利用GAN网络模型处理机器人逆运动学，能够得到更有效率的计算过程和更精确的处理结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gan 网络 机器人 运动学 求解 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于GAN网络的机器人逆运动学求解方法，其特征在于，包括如下步骤：/n获取机器人末端执行器的位姿数据，并建立机器人D-H模型；/n获取GAN网络模型，所述GAN网络模型包括生成器和判别器；/n将所述机器人末端执行器的位姿数据输入所述GAN网络模型中，得到该机器人对应的预测关节变量。/n
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