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Neural Network Based Method for Estimation of Robot Trajectory Control Parameters
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- 발행기관
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- 간행물
- International Journal of Control and Automation SCOPUS 바로가기
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- 통권
- Vol.4 No.4 (2011.12)바로가기
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- 페이지
- pp.63-80
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A167012
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- This paper explains about a neural network based control scheme to determine trajectory control parameters i.e. velocity, acceleration and jerk for a industrial robot performing a defined task. The proposed approach is the blend of quintic B-spline and neural network system for prediction of joint control parameters. The proposed approach is applied to a case of three robot trajectory control problem. The same problem is solved using a RobotiCad toolbox of matlab. The performance of the proposed approach is compared with the output of toolbox based on the total time and the torque consumed for the completion of the desired task.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Proposed Approach for Trajectory Tracking
2.1 Generation of Training Data Using Quintic B-splines
2.2 Selection of Neural Network Architectures
3. Results and Discussion
3.1 Three Robot Case Study
4. Conclusions
References
저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJCA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJCA)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Control and Automation
- 간기
- 월간
- pISSN
- 2005-4297
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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