17、人工智能在机器人运动学中的应用与优化

人工智能在机器人运动学中的应用与优化

1. 人工智能实验设计方法

在人工智能领域，评估变量所有可能的水平组合，即完全析因设计，是一种可行的方法。但这种方法由于即使少量参数和水平也会产生大量组合，导致过程复杂且计算成本高。而分数析因法能大幅减少实验次数，它基于田口哲学的稳健设计，是一种统计方法。该方法可找到涉及设计和噪声变量的最优调整参数，使设计中的噪声因素在过程中不敏感，与传统方法不同，是强大的优化方法。

1.1 人工神经网络在逆运动学中的应用

近年来，人工神经网络（ANNs）在工程和科学的多个领域发展中贡献显著。其非线性、高鲁棒性、并行性、容错性以及强大的学习和泛化能力，使其备受关注。多层感知器（MLP）算法结合反向传播（BP）是建模、分类和优化应用中常用的技术。通常使用梯度下降法优化成本或损失函数，但该算法收敛慢，且不能保证得到全局最优解，因为可能陷入局部最小值。

数据集质量也是训练ANNs时的重要因素，低质量数据集通常会导致提取的知识质量低，因此知识提取算法的效率很大程度上取决于数据集质量。此外，人工神经网络的结构参数，如隐藏层数量和每层神经元数量，对预期结果的准确性有重要影响，通常需通过试错法确定，既耗时又耗资源，还不能保证参数的最优配置。

过程优化、田口方法和实验设计是实现神经网络优化的合适方法，可应用于人工神经网络的设计和训练。稳健设计是一种广泛用于分析影响过程结果的变异因素之间关系的统计技术，可系统地找到获得理想结果的最优配置。

2. 人工神经网络的稳健设计

2.1 实验设计方法的发展

20世纪20年代，罗纳德·A·费舍尔爵士首次使用多因素干预的实验设计来