一种改进的SCARA机器人动力学参数辨识方法

摘要：

针对SCARA机器人动力学参数辨识问题,提出了一种基于优化改进傅里叶级数的辨识方法.根据SCARA机器人完整动力学方程,推导得到动力学模型的线性形式.采用改进傅里叶级数作为机器人关节的激励轨迹,使得关节角度满足连续周期性,并且关节角速度和角加速度在轨迹起始和停止时刻为零.为进一步提高辨识精度,以SCARA机器人观测矩阵的条件数为目标函数,采用基于排挤机制的小生境遗传算法对激励轨迹的系数进行优化.考虑到测量噪声的影响,采用加权最小二乘法(WLS)作为参数估计方法.实验结果表明,采用所提方法能准确辨识出SCARA机器人的动力学参数,两关节力矩测量值和预测值的残差均方根分别减小了11.50％和26.35％.

关键词：机器人、动力学、小生境遗传算法、激励轨迹、参数辨识

所属期刊栏目：28

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：江苏省产学研前瞻性联合研究项目BY2015019-38;江苏高校优势学科建设工程项目

在线出版日期：2018-03-28（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：2707-2713