精确的机器人校准通过级联自适应动量LM和B-spline插曲PSO
Dong Li1, Yonghong Deng2,3, Zhibin Li4,5,6
1Department of Mechanical and Electrical Engineering, Liaocheng University Dongchang College, Liaocheng, 252000, Shandong, China. ldjylidong@163.com.
这项研究引入了一个自适应的动量Levenberg-Marquardt级联 B-spline插曲粒子群优化 (AMLM-BIPSO) 算法,以增强机器人几何错误校准. AMLM-BIPSO算法显著提高了机器人的定位精度和制造精度.
科学领域:
- 机器人和控制系统 机器人和控制系统
- 计算智能是一种计算智能.
- 制造业 工程 制造工程
背景情况:
- 机器人几何错误对定位准确度和制造精度有重大影响.
- 传统的校准方法往往面临着超射和振荡的挑战.
- 精确的校准对于先进的工业自动化至关重要.
研究的目的:
- 提出一种用于校准机器人几何错误的新算法.
- 为了提高机器人定位精度和整体制造精度.
- 提高机器人校准过程的可靠性和效率.
主要方法:
- 开发了一种具有动量项的自适应动量Levenberg-Marquardt (AMLM) 算法,以改进初步几何参数估计.
- 集成的B-spline插入到粒子群优化 (PSO) 中,以进行精细的校准,灵感来自基于知识的人工神经网络.
- 将AMLM和B-spline插入的PSO (BIPSO) 连接到混合AMLM-BIPSO算法中.
主要成果:
- 在参数估计过程中,AMLM组件有效地抑制了超射和振荡.
- 级联的AMLM-BIPSO算法在识别机器人几何参数方面取得了更高的准确性.
- 在工业机器人上的实验验证表明,定位准确性和校准可靠性得到了大幅度改进.
结论:
- 拟议的AMLM-BIPSO算法为机器人几何误差校准提供了强大而准确的解决方案.
- 这种方法显著提高了工业机器人的精度和可靠性.
- 这些发现有助于通过改进的机器人系统推进高精度制造.
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