基于PSO-GA-BP神经网络的视觉伺服控制系统.pdf

基于PSO-GA-BP神经网络的视觉伺服控制系统 本文提出了一种基于PSO-GA-BP神经网络的视觉伺服控制系统，旨在解决传统基于图像视觉伺服控制的缺陷，如计算雅可比矩阵和解雅克比矩阵的逆，结构复杂、计算量大且系统的实时性不够理想。 PSO-GA-BP神经网络是一种基于粒子群优化算法和遗传算法优化的BP神经网络，通过学习图像特征空间到机器人运动空间的映射关系，实现了“眼在手上”的机器人视觉伺服控制。该系统可以防止BP神经网络训练时间长、收敛速度慢等弊端。 在实验中，优化后的算法运算效率较高，所设计的控制器能使机器人末端执行器在更短的时间内达到预期位置，图像特征点运动位置的实际值与期望值平均误差约为2个像素，具有良好的收敛速度和控制精度。 该系统的优点在于： 1. 高效率：PSO-GA-BP神经网络优化了BP神经网络的权值和阈值，使得算法运算效率提高了许多，可以满足机器人视觉伺服控制的实时性要求。 2. 高精度：该系统可以实现高精度的机器人视觉伺服控制，图像特征点运动位置的实际值与期望值平均误差约为2个像素。 3. 具有良好的收敛速度：PSO-GA-BP神经网络可以防止BP神经网络训练时间长、收敛速度慢等弊端，使得系统的收敛速度变得更快。 该系统可以应用于机器人视觉伺服控制领域，为机器人视觉伺服控制提供优化依据，提高算法的应用性能。 此外，该系统还可以扩展到其他领域，如计算机视觉、机器学习、人工智能等领域，为这些领域提供新的解决方案和思路。 PSO-GA-BP神经网络的优化算法可以应用于其他领域，如： 1. 机器学习：PSO-GA-BP神经网络可以应用于机器学习领域，优化机器学习模型的参数，提高机器学习模型的精度和效率。 2. 计算机视觉：PSO-GA-BP神经网络可以应用于计算机视觉领域，优化计算机视觉算法的参数，提高计算机视觉算法的精度和效率。 3. 人工智能：PSO-GA-BP神经网络可以应用于人工智能领域，优化人工智能算法的参数，提高人工智能算法的精度和效率。 本文提出了一种基于PSO-GA-BP神经网络的视觉伺服控制系统，该系统可以解决传统基于图像视觉伺服控制的缺陷，提高机器人视觉伺服控制的效率和精度，为机器人视觉伺服控制领域提供了新的解决方案和思路。