基于优化位姿集的工业机器人运动学参数辨识方法研究
针对在高端制造领域工业机器人绝对定位误差仍无法满足精度要求的问题,提出一种基于优化位姿集的机器人定位精度提升方法.首先,基于M-DH模型对待标定机器人Staubli TX60建立运动学模型,并基于位姿微分变换方法构建该机器人的运动学误差模型;其次,利用IOOPS算法优化筛选机器人的辨识位姿集;最后,提出一种基于PSO-LM优化算法的运动学参数辨识方法,并通过实验验证运动学参数辨识精度.实验结果表明:基于PSO-LM混合优化算法辨识后的TX60机器人的平均综合位置/姿态误差分别从(0.5777 mm,0.0039 rad)降低为(0.0816 mm,0.0014 rad).该文提出的PSO-LM混合优化算法具有较好的辨识精度和收敛速度,并且基于优化辨识位姿集获取的运动学模型具有更好的泛化能力.
工业机器人、运动学参数、粒子群算法、机器人标定、观测指数
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TP242.2;TB9(自动化技术及设备)
国家自然科学基金;中国博士后科学基金;南京工程学院校级科研基金项目
2023-04-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
91-95,103
