一种用于识别工业机器人的几何参数的新方法
1School of Software, Taiyuan University of Technology, Taiyuan, China. bkou18@fudan.edu.cn.
Scientific reports
|January 22, 2025
概括
本研究介绍了一种改进的粒子集群优化 (PSO) 算法,用于工业机器人几何错误建模. 增强的PSO算法在确定机器人错误方面实现了更高的准确性,提高了定位精度.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 计算智能是一种计算智能.
- 机械工程 机械工程
背景情况:
- 工业机器人几何参数错误分析的传统智能算法存在低准确性和局部优化问题.
- 现有的方法往往太复杂,无法用于实际的工程应用.
- 精确的几何误差建模对于提高工业机器人的性能至关重要.
研究的目的:
- 开发一个更准确,更有效的算法来确定工业机器人的几何参数错误.
- 为了提高粒子优化 (PSO) 算法的全球优化准确性和趋同.
- 通过改进的错误识别来提高工业机器人定位的精度.
主要方法:
- 使用Denavit-Hartenberg (D-H) 方法建立了一个工业机器人错误模型.
- 利用几何参数误差的集合作为优化目标函数.
- 通过结合狼群和遗传算法的元素来改进粒子优化 (PSO) 算法,并使用线性减小的重量来平衡收.
主要成果:
- 与标准PSO算法相比,改进的PSO算法在趋同中显示出更高的平均准确性.
- 该算法成功并准确地确定了工业机器人的几何参数中的错误.
- 鉴定出的几何参数错误显著提高了工业机器人定位的准确性.
结论:
- 混合PSO算法为工业机器人准确的几何错误建模提供了一种卓越的方法.
- 这种方法克服了传统算法的局限性,提供了一个实用的工程解决方案.
- 改进的几何错误识别直接转化为提高工业机器人定位精度.
