【摘 要】
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针对传统人工鱼群算法(AFSA)在解决工业机器人标定过程中存在的收敛速度慢、容易陷入局部寻优、得到的结果不稳定的问题,用变步长自适应的人工鱼群算法(SA-IAFSA)来优化参数辨识过程。对算法的目标函数进行改进,用MD-H方法建立了机器人误差模型,将几何误差辨识问题转换为高维非线性方程。实验对比了AFSA与SA-IAFSA的参数标定结果,结果表明:采用SA-IAFSA的辨识效果优于AFSA,同时加快了收敛速度,能获得较为准确的参数误差值,可使机器人绝对定位精度提升38.96%。
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针对传统人工鱼群算法(AFSA)在解决工业机器人标定过程中存在的收敛速度慢、容易陷入局部寻优、得到的结果不稳定的问题,用变步长自适应的人工鱼群算法(SA-IAFSA)来优化参数辨识过程。对算法的目标函数进行改进,用MD-H方法建立了机器人误差模型,将几何误差辨识问题转换为高维非线性方程。实验对比了AFSA与SA-IAFSA的参数标定结果,结果表明:采用SA-IAFSA的辨识效果优于AFSA,同时加快了收敛速度,能获得较为准确的参数误差值,可使机器人绝对定位精度提升38.96%。
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