基于分步式自适应学习的参数辨识方法

摘要：

为解决工业机器人标定中参数辨识不稳定、冗余参数无法辨识等问题,提出了一种分步式自适应学习的参数辨识方法.运动模型上采用D-H模型与MDH模型相结合,解决了D-H模型的奇异性问题.参数辨识过程中,首先对独立参数进行补偿,然后对无法辨识或者辨识结果不稳定的参数,进行区域搜索寻求最优解.通过MATLAB软件仿真验证,最大定位误差降低至0.2 mm以内,证明了该辨识方法的有效性和可靠性.

关键词：工业机器人、参数辨识、自适应学习、区域搜索

所属期刊栏目：40

分类号：TP242.2(自动化技术及设备)

资助基金：广西创新驱动发展专项;桂林电子科技大学研究生教育创新计划

在线出版日期：2020-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：130-136