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基于多策略融合蜣螂优化算法的工业机器人运动学参数辨识方法
1
作者
许佳璐
刘笑楠
+1 位作者
李朋超
刘振宇
《中国机械工程》
北大核心
2025年第2期294-304,共11页
针对蜣螂优化(DBO)算法在工业机器人运动学参数标定过程中存在的全局探索和局部开发能力不平衡、求解精度低等问题,提出了一种基于局部指数积(LPOE)运动学模型的多策略融合蜣螂优化算法(MSFDBO)。首先建立基于LPOE模型的运动学参数辨识...
针对蜣螂优化(DBO)算法在工业机器人运动学参数标定过程中存在的全局探索和局部开发能力不平衡、求解精度低等问题,提出了一种基于局部指数积(LPOE)运动学模型的多策略融合蜣螂优化算法(MSFDBO)。首先建立基于LPOE模型的运动学参数辨识模型;然后采用Piecewise混沌映射和精英反向学习策略进行种群初始化,得到分布更加均匀的种群;融入鱼鹰探索行为,提高DBO算法的全局探索能力,通过随机扰动机制扩大搜索范围,减少DBO算法陷入局部最优的可能性。为测试算法性能,使用12个基准测试函数对MSFDBO算法的搜索性能进行实验评估,结果表明该算法具有良好的寻优性能。对4台T6A-19型工业机器人的运动学参数进行辨识并补偿验证,实验结果表明,绝对位置平均误差、均方根平均误差分别降低了85.47%、83.92%。
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关键词
运动学参数标定
蜣螂优化算法
精英反向学习
鱼鹰探索行为
随机扰动机制
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职称材料
题名
基于多策略融合蜣螂优化算法的工业机器人运动学参数辨识方法
1
作者
许佳璐
刘笑楠
李朋超
刘振宇
机构
沈阳工业大学信息科学与工程学院
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
出处
《中国机械工程》
北大核心
2025年第2期294-304,共11页
基金
国家重点研发计划(2021YFB3201600)
辽宁省自然科学基金(20180520022)。
文摘
针对蜣螂优化(DBO)算法在工业机器人运动学参数标定过程中存在的全局探索和局部开发能力不平衡、求解精度低等问题,提出了一种基于局部指数积(LPOE)运动学模型的多策略融合蜣螂优化算法(MSFDBO)。首先建立基于LPOE模型的运动学参数辨识模型;然后采用Piecewise混沌映射和精英反向学习策略进行种群初始化,得到分布更加均匀的种群;融入鱼鹰探索行为,提高DBO算法的全局探索能力,通过随机扰动机制扩大搜索范围,减少DBO算法陷入局部最优的可能性。为测试算法性能,使用12个基准测试函数对MSFDBO算法的搜索性能进行实验评估,结果表明该算法具有良好的寻优性能。对4台T6A-19型工业机器人的运动学参数进行辨识并补偿验证,实验结果表明,绝对位置平均误差、均方根平均误差分别降低了85.47%、83.92%。
关键词
运动学参数标定
蜣螂优化算法
精英反向学习
鱼鹰探索行为
随机扰动机制
Keywords
kinematics parameter calibration
dung beetle optimization(DBO)algorithm
elite opposition-based learning
osprey exploratory behavior
stochastic perturbation mechanism
分类号
TP242.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多策略融合蜣螂优化算法的工业机器人运动学参数辨识方法
许佳璐
刘笑楠
李朋超
刘振宇
《中国机械工程》
北大核心
2025
0
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