【摘 要】
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为解决工业机器人标定中参数辨识不稳定、冗余参数无法辨识等问题,提出了一种分步式自适应学习的参数辨识方法。运动模型上采用D-H模型与MDH模型相结合,解决了D-H模型的奇异
【基金项目】
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广西创新驱动发展专项(AA18118002-3),桂林电子科技大学研究生教育创新计划(2018YJCX05,2019YCXS006)
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为解决工业机器人标定中参数辨识不稳定、冗余参数无法辨识等问题,提出了一种分步式自适应学习的参数辨识方法。运动模型上采用D-H模型与MDH模型相结合,解决了D-H模型的奇异性问题。参数辨识过程中,首先对独立参数进行补偿,然后对无法辨识或者辨识结果不稳定的参数,进行区域搜索寻求最优解。通过MATLAB软件仿真验证,最大定位误差降低至0.2 mm以内,证明了该辨识方法的有效性和可靠性。
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