基于改进SPBO算法的关节机器人动力学参数辨识

作     者：兰建斌 陈立平 LAN Jianbin;CHEN Liping

作者机构：华中科技大学国家CAD支撑软件工程技术研究中心湖北武汉430074 

基　　金：国家重点研发计划项目(2019YFB1706501) 

出 版 物：《机床与液压》 (Machine Tool & Hydraulics)

年 卷 期：2023年第51卷第5期

页      码：1-7页

摘      要：提出一种基于改进学生心理学优化(BSPBO)算法的机器人动力学参数辨识方法。通过Newton-Euler法构建关节型机器人动力学模型,设计符合运动约束的五阶傅里叶级数作为激励轨迹;引入SPBO算法并对其进行如下改进:增加Good Student分类在学生种群中所占比例、改善迭代过程中求解变量越界的处理方式,以提高算法的开发能力和全局探索能力,克服SPBO易陷入局部最优的缺陷;以具备关节力矩测量功能的机器人平台为对象,开展动力学参数辨识实验。结果表明:BSPBO算法的收敛精度更高、收敛速度更快,能稳定高效地完成各关节动力学参数的辨识。

主 题 词：学生心理学优化算法 动力学参数 参数辨识 关节型机器人 

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-3881.2023.05.001

馆 藏 号：203118826...