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研究了机器人标定中最优测量构型的选择,采用奇异值分解方法获得了机器人位姿测量构型的观测指标。以该指标为优化的目标函数,利用遗传算法来选择机器人的一系列最优测量构型,以最小化参数估计中测量和建模误差的影响。实验结果表明,利用该方法获得的最优测量构型的标定结果优于随机选择的测量构型的标定结果。
基于遗传算法的机器人最优测量构型研究
【摘 要】
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研究了机器人标定中最优测量构型的选择,采用奇异值分解方法获得了机器人位姿测量构型的观测指标。以该指标为优化的目标函数,利用遗传算法来选择机器人的一系列最优测量构型,以最小化参数估计中测量和建模误差的影响。实验结果表明,利用该方法获得的最优测量构型的标定结果优于随机选择的测量构型的标定结果。
【机 构】
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郑州大学
【出 处】
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中国机械工程
【发表日期】
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2008年03期
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