根据随车吊机械臂各关节的运动特点，详细分析机械臂的运动学模型，采用齐次变换矩阵推导出系统的正运动学方程。针对随车吊机械臂逆运动学存在多解的问题，提出了一种基于改进收缩扩张因子的量子粒子群优化算法，并在算法中加入混沌搜索抑制“早熟”问题。仿真结果验证了机械臂逆解计算的有效性。
针对六自由度机械臂耦合性强、时变、非线性等性能,基于拉格朗日动力学建模方法,文章采用BP神经网络逼近模型,实现高精度轨迹跟踪。该方法根据六自由度机械臂本体采集的数据进行黑箱辨识建模解耦,建模过程采用BP神经网络逼近,提升建模精度、简化建模过程。针对解耦后的系统,还需建立PID闭环控制器进一步实现轨迹跟踪控制。仿真及实验结果表明,基于BP神经网络的PID控制器能够改善系统的鲁棒性和稳定性,并有效抑制抖动。
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