基于遗传算法的机器人接触摩擦补偿

• 作者: 侯静 原宝龙 吴成东 张颖
• 来源期刊: 沈阳建筑大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 约束机器人 遗传算法 学习 接触摩擦 摩擦补偿
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 信息与控制
• 页码范围: 154-157
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2822字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-2021.2006.01.036

摘要

目的提出一种在线学习算法来学习机器人操作臂摩擦模型的摩擦系数,通过摩擦补偿控制输入,根据所得摩擦系数获得摩擦力,消除未知摩擦的影响.方法建立机器人接触摩擦力模型,采用基于自然选择原则的遗传算法进行学习训练、优化,找出优化后的摩擦系数,以优化摩擦力模型,更好地消除未知摩擦.结果采用遗传算法,快速地获得了摩擦系数值,优化了摩擦力模型,对约束机器人接触摩擦进行了补偿.结论遗传算法的引入可以优化摩擦力模型,实现约束机器人接触摩擦的在线补偿,仿真结果证明,该方法在接触摩擦补偿上具有有效性,可以在线进行约束机器人接触摩擦补偿.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴成东	沈阳建筑大学信息与控制工程学院	119	1464	17.0	34.0
2	张颖	沈阳建筑大学信息与控制工程学院	38	444	7.0	21.0
3	原宝龙	沈阳建筑大学信息与控制工程学院	16	364	5.0	16.0
4	侯静	沈阳建筑大学信息与控制工程学院	37	94	6.0	9.0