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학술대회자료
저자정보
Saewoong Min (Korea Advanced Institute of Science and Technology) Chulwoo Rhim (Korea Advanced Institute of Science and Technology)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2023년 학술대회
발행연도
2023.11
수록면
1,916 - 1,921 (6page)

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This paper presents a method for predicting end-effector positions in robotic manipulators by using Long Short-Term Memory (LSTM). The Denavit-Hartenberg method was utilized for kinematics, generating 15,000 joint and position data points. Of these, 12,000 were used for training and 3,000 for testing. The performance of LSTM was compared to Support Vector Regression (SVR), Random Forest (RF), and Multiple Linear Regression (MLR). Results demonstrate LSTM’s success in regression tasks, indicating its potential as an alternative to traditional kinematics.
#Robotics Manipulator #Long Short-Term Memory #Kinematics #End-effector position prediction

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related research
3. Research methodology
4. Method for validation
5. Result
6. Conclusions
References

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