基于粒子群算法的6自由度机械臂动力学模型参数辨识

• 作者: 欧林林 洪学劲峰 禹鑫燚 詹益安
• 来源期刊: 高技术通讯
• 关键词: 工业机器人 动力学模型 参数辨识 粒子群优化(PSO)算法
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 先进制造与自动化
• 页码范围: 625-632
• 页数: 8页
• 字数: 4838字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2017.07.006

摘要

提出了基于粒子群优化(PSO)算法的工业机器人动力学参数辨识方法.首先利用改进的牛顿-欧拉方法,建立考虑关节摩擦的机械臂线性动力学模型,然后引入PSO算法,建立基于PSO算法的估计未知动力学参数的算法,最后以UR工业机器人为实验对象,通过设计激励轨迹,激励工业机器人关节运动,并对关节运动参数进行采样,实现UR工业机器人的动力学参数估计,并根据力矩预测精度验证动力学模型.实验证明了所提出算法辨识工业机器人动力学模型参数的准确性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	欧林林	浙江工业大学信息工程学院	28	273	9.0	16.0
2	禹鑫燚	浙江工业大学信息工程学院	23	132	7.0	10.0
3	詹益安	浙江工业大学信息工程学院	3	17	3.0	3.0
4	洪学劲峰	浙江工业大学信息工程学院	1	4	1.0	1.0