Resumen

Con el fin de mejorar la precisión de posición y precisión de trayectoria de un brazo robótico 6R, se propone un algoritmo de solución inversa del brazo robótico basado en la red MQACA- (mejorada por colonia de hormigas cuánticas-) RBF. Este algoritmo establece el modelo de predicción a través de la red neuronal y utiliza el algoritmo de colonia de hormigas cuánticas para optimizar el peso de salida. Para resolver el problema de que el algoritmo de colonia de hormigas cuánticas tiene baja precisión de convergencia y es fácil caer en la solución óptima local en el algoritmo de solución inversa del brazo robótico de múltiples grados de libertad, se adoptan medidas mejoradas como la optimización local 2-opt y el límite y variación máximos de la feromona mínima. Al comparar los resultados de simulación del brazo robótico 6R y los resultados de simulación basados en ACA, QACA y redes neuronales RBF en la posición y trayector

• Materias:Trituradora robótica Análisis cinemático Robots de articulación flexible Robot autónomo Articulación robótica
• Subjects:Robotic shredder Kinematic analysis Flexible joint robots Robot autonomous Robotic articulation
• Palabras claves:Mejorar;precisión de posición;precisión de trayectoria;brazo robótico 6R;algoritmo de solución inversa;MQACA
• Keywords:Improve;position accuracy;trajectory accuracy;6R robotic arm;inverse solution algorithm;MQACA