一种改进的机器人动力学参数辨识方法OA北大核心

针对六轴机器人动力学参数辨识中激励轨迹设计问题,提出了一种将改进差分进化(IDE)算法用于优化激励轨迹参数的方法.首先,用牛顿-欧拉(Newton-Euler)迭代法建立了六轴机器人动力学模型,将机器人最小惯性参数观测矩阵的条件数作为优化目标函数;其次,通过对差分进化算法的改进,引入反向最优最差策略改善种群初始值,采用自适应算法改进变异因子和交叉因子;最后,利用改进差分进化算法优化设计了满足机器人各个约束条件的傅里叶级数作为激励轨迹,进行机器人的参数辨识.试验结果表明,采用所提出的优化方法设计的激励轨迹可以充分激发机器人动力学特性,提高了机器人动力学参数辨识试验的抗噪声能力,为建立精确的机器人动力学模型提供参考.