机床与液压

北大核心,WJCI

国内刊号:44-1259/TH

国际刊号:1001-3881

机床与液压杂志2023年第5期:基于改进SPBO算法的关节机器人动力学参数辨识

发布日期:

作者:兰建斌,陈立平

单位:华中科技大学国家CAD支撑软件工程技术研究中心;华中科技大学国家CAD支撑软件工程技术研究中心

关键词:学生心理学优化算法;动力学参数;参数辨识; 关节型机器人

基金:国家重点研发计划项目(2019YFB1706501)

提出一种基于改进学生心理学优化(BSPBO)算法的机器人动力学参数辨识方法。通过Newton-Euler法构建关节型机器人动力学模型,设计符合运动约束的五阶傅里叶级数作为激励轨迹;引入SPBO算法并对其进行如下改进:增加Good Student分类在学生种群中所占比例、改善迭代过程中求解变量越界的处理方式,以提高算法的开发能力和全局探索能力,克服SPBO易陷入局部最优的缺陷;以具备关节力矩测量功能的机器人平台为对象,开展动力学参数辨识实验。结果表明:BSPBO算法的收敛精度更高、收敛速度更快,能稳定高效地完成各关节动力学参数的辨识。

来源:2023年第5期

《机床与液压》期刊编辑部

查看机床与液压杂志2023年第5期

联系我们

  • 地址:广州市黄埔区新瑞路2号
  • 电话:020-32385312
  • E-mail:jcy@gmeri.com

咨询工作人员