基于改进粒子群算法的回归误差模型运动学参数标定OA

机器人标定技术是提高机器人精度的重要手段。为简化传统距离误差标定模型,将距离误差模型转换为回归误差模型。此模型将运动学参数误差和测量信息通过多元非线性回归模型联系起来,仅需距离信息即可构建模型。文中针对标准粒子群算法在标定问题中存在的收敛速度慢、易陷入局部最优现象,提出一种改进式粒子群算法。该算法改进标准粒子群算法的边界处理机制,并采用动态惯性权重和动态学习因子策略。实验以ABB-IRB2600型机器人为对象,以跟踪式激光干涉仪为测量工具,建立MDH运动学模型和误差回归模型,并通过改进式粒子群算法进行参数辨识。经运动学参数标定发现:通过改进型粒子群优化算法,工业机器人末端执行器的定位精度得到显著提升,同时该算法在收敛速度方面优于传统方法。经标定后机器人的均值误差降低85.64%,最大误差降低80.14%,能够显著提高工业机器人的定位精度。