DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | Пашкевич, А. П. | - |
dc.contributor.author | Кожевников, М. М. | - |
dc.date.accessioned | 2018-04-11T07:44:38Z | - |
dc.date.available | 2018-04-11T07:44:38Z | - |
dc.date.issued | 2003 | - |
dc.identifier.citation | Пашкевич, А. П. Синтез конфигурационного пространства роботов-манипуляторов на основе нейронных сетей / А. П. Пашкевич, М. М. Кожевников // Доклады БГУИР. - 2003. - № 2. - С. 121 - 128. | ru_RU |
dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/30956 | - |
dc.description.abstract | Предложен метод синтеза конфигурационного пространства для робота-манипулятора
на основе нейросетевой модели столкновений. Разработаны модификация нейронной сети
типа RBFN и алгоритм ее обучения. Эффективность подхода подтверждается примерами
практического применения при программировании роботизированных технологических
комплексов сварки для автомобильной промышленности. | ru_RU |
dc.language.iso | ru | ru_RU |
dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
dc.subject | доклады БГУИР | ru_RU |
dc.subject | робот | ru_RU |
dc.subject | конфигурационное пространство | ru_RU |
dc.subject | нейронные сети | ru_RU |
dc.title | Синтез конфигурационного пространства роботов-манипуляторов на основе нейронных сетей | ru_RU |
dc.title.alternative | Configuration space syntheses for robotic manipulators on the base of neural networks | ru_RU |
dc.type | Статья | ru_RU |
local.description.annotation | The paper deals with configuration space syntheses for robotic manipulators. A new efficient
method is proposed that is based on a neural network collision model. To generate the collision model,
a modification of the Radial Basis Function Network (RBFN) is used, which is trained applying the
developed algorithm. The method has been successfully applied to design of robotics manufacturing
cells for automotive industry. | - |
Appears in Collections: | №2
|