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题名基于优化随机森林算法的主动姿态偏摆寻孔轨迹优化
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作者
熊佳明
黄海滨
何家豪
严聪辉
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机构
厦门理工学院机械与汽车工程学院
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出处
《制造技术与机床》
北大核心
2025年第7期16-23,共8页
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基金
福建省自然科学基金项目“曲面元件机器人抛光的全频段几何特征力觉检测与柔顺控制”(2022J011244)。
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文摘
针对机器人轴孔装配中因寻孔阶段时间长导致装配效率降低的问题,提出一种基于随机森林(random forests,RF)与开普勒优化算法(Kepler optimization algorithm,KOA)和蜣螂优化算法(dung beetle optimizer,DBO)的机器人主动姿态偏摆寻孔轨迹优化方法。首先,通过光栅运动采集轴孔接触力数据,构建数据集并划分偏角域;其次,利用KOA优化RF构建力-偏角域分类模型,同时采用DBO优化RF建立力-偏距回归模型。最后,基于分类模型预测的偏角域,控制机器人做主动姿态偏摆运动以精确寻孔方向。结果表明,所提出的力-位置矢量模型相比优化前将寻孔时间缩短13.3 s,寻孔步数减少50%,有效提高了寻孔效率并优化了寻孔轨迹。
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关键词
轴孔装配
机器学习
主动姿态偏摆
力-位置矢量模型
优化算法
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Keywords
peg-in-hole assembly
machine learning
active posture deviation
force-position vector model
optimization algorithms
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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