基于粒子群算法的6自由度机械臂动力学模型参数辨识

摘要：

提出了基于粒子群优化(PSO)算法的工业机器人动力学参数辨识方法.首先利用改进的牛顿-欧拉方法,建立考虑关节摩擦的机械臂线性动力学模型,然后引入PSO算法,建立基于PSO算法的估计未知动力学参数的算法,最后以UR工业机器人为实验对象,通过设计激励轨迹,激励工业机器人关节运动,并对关节运动参数进行采样,实现UR工业机器人的动力学参数估计,并根据力矩预测精度验证动力学模型.实验证明了所提出算法辨识工业机器人动力学模型参数的准确性和有效性.

关键词：工业机器人、动力学模型、参数辨识、粒子群优化(PSO)算法

所属期刊栏目：27

分类号：P59;O6

资助基金：863计划2014AA041601-05;国家自然科学基金61273116;浙江省自然科学基金LY15F030015;浙江省公益项目2016C31064;宁波重点项目2014B10017

在线出版日期：2017-12-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：625-632