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저자정보
Supachoke Manigpan (University of the Thai Chamber of Commerce) Supaporn Kiattisin (University of the Thai Chamber of Commerce) Adisorn Leelasantitham (University of the Thai Chamber of Commerce)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2010
발행연도
2010.10
수록면
823 - 826 (4page)

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This paper presents a simulation of a 6 degrees-of-freedom (6R) articulated robot arm using backpropagation neural network to solve the problem regarding inverse kinematics for the industrial articulated robot. The Denavit ? Hartenberg model is used to analyze the robot arm movement. Next, the forward kinematics is used to identify the relationships for each joint of the robot arm and to determine various parameters for learning system of random neural network for 5,000 data points. The simulation results show that the robot arm can move to target positions with precision, and the average error for the entire 6 joints is at approximately 4.03 degrees.

#neural network #articulated robot arm #inverse kinematics

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. Proposed Method
3. Simulation Results
4. CONCLUSION
REFERENCES

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