应用于动力学参数辨识的激励轨迹优化研究
杨中华1
俞经虎1
俞哲1
周嘉铨2
1.江南大学 机械工程学院,江苏 无锡 2141222.长广溪智能制造(无锡)有限公司,江苏 无锡 214000
摘要：针对机械臂动力学参数辨识问题,提出了一种基于改进型蛇优化算法的激励轨迹优化方法.该方法在传统蛇优化算法的基础上进行创新,通过引入自适应调节算子来替代原有的固定系数,提高了蛇优化算法的全局搜索性能和收敛速度.将改进型蛇优化算法应用于机械臂动力学参数辨识过程中的激励轨迹优化设计,并采用迭代重加权最小二乘算法作为参数辨识算法,选择6自由度的协作机器人作为验证对象进行了试验验证.试验结果显示,相较于传统的激励轨迹设计算法,机械臂前3个关节的关节力矩误差均方根减少了20.96%,全部6个关节的关节力矩误差均方根减少了23.58%.研究表明,改进型蛇优化算法在激励轨迹优化设计中的应用对于提高动力学参数辨识准确性具有一定的效果.
关键词：协作机器人动力学模型改进型蛇优化算法自适应算子参数辨识
论文发表日期：2024-11-15
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 37-47 )
英文信息