在机器人运动学和动力学性能评价中,表示机器人运动学和动力学性能的指标众多,全域性能指标是其中一项重要的评价指标,而全域性能指标又包括:线速度全域性能指标、角速度全域性能指标等指标.不同指标间往往存在不同程度的相关性,其中有些相关性非常显著,这使它们提供的信息有可能发生重叠.引入统计学原理,依据线性降维与非线性降维原则,应用主成分分析法(principal　component　analysis,PCA)和核主成分分析法(kernel　principal　component　analysis,KPCA)对不同尺度的PUMA560机器人的全域性能进行综合评价,从而选择综合全域性能最优的机器人.计算结...