基于IRLS算法的机器人动力学参数辨识

为提高机器人动力学参数辨识的准确性,提出了一种基于迭代加权最小二乘(Iterative Reweighted Least Squares,IRLS)算法的辨识方法。首先推导了机器人的线性动力学模型,随后提出了一种改进摩擦模型,并设计了改进傅里叶级数作为激励轨迹采集数据。为提升动力学参数辨识的准确性,在加权最小二乘法基础上进行改进,提出了IRLS算法对动力学参数进行辨识。最后以六自由度机器人为试验对象,进行了参数辨识试验。结果表明,基于IRLS算法的辨识方法与加权最小二乘法相比,前3个关节力矩误差的均方根(Root Mean Square,RMS)值降低了13.28%,后3个关节力矩误差的RMS值降低了28.57%,6个关节力矩误差的RMS值平均降低了17.15%,证明了基于IRLS算法的辨识方法的有效性。

六自由度协作机器人绝对定位精度标定研究

针对六自由度协作机器人绝对定位精度低的问题,在忽略二阶以上微分误差项条件下,推导出基于微分变换的线性误差模型,并设计了改进的迭代Lavenberg-Marquardt算法求解运动学参数。采用激光跟踪仪对机器人进行现场标定试验,实验表明协作机器人的最大位置误差由0.7726mm降低到0.4415mm。结果表明该标定方法较传统标定方法标定精度更高,具有可行性。