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基于改进布谷鸟算法的机器人位置精度性能提升方法研究
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作者 李慰萱 李凯 邢志勇 《测控技术》 2023年第12期24-28,共5页
主要解决工业机器人在高端制造领域精度性能不足的问题。首先阐述了工业机器人误差模型的构建方法,将机器人运动学参数、关节减速比参数、耦合比参数进行统一建模;其次,提出了一种改进的布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search Algorithm,CSA)的... 主要解决工业机器人在高端制造领域精度性能不足的问题。首先阐述了工业机器人误差模型的构建方法,将机器人运动学参数、关节减速比参数、耦合比参数进行统一建模;其次,提出了一种改进的布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search Algorithm,CSA)的优化多参数辨识方法,利用对数调整系数修正Levy搜索步长,提升CSA优化算法的收敛性和精确性。为了验证提出的误差模型和优化方法的有效性,构建了串联型工业机器人标定实验系统。通过在Staubli TX60机器人的运动空间内测量160个测量点,分别构成辨识点集和验证点集。实验结果表明,待标定机器人的平均综合位置误差降低了86.7%以上。说明提出的误差模型和优化方法能够较好地提升工业机器人的精度性能。 展开更多
关键词 工业机器人 结构参数误差 布谷鸟优化算法 机器人标定 精度性能
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