【摘 要】
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在机器人工具坐标系标定中，利用机器人空间中任意两点在机器人基坐标系和测量仪器坐标系下距离保持不变建立约束方程，此约束方程为一个非线性问题。针对求解此类非线性问题，引入有偏随机键遗传算法（BRKGA）。为了增强算法的稳定性，加快算法收敛，增加局部搜索进行改进。仿真实验结果表明，改进型BRKGA的求解精度较最小二乘迭代、牛顿法分别提高了17%和18%；实物实验结果表明，改进型BRKGA的求解精度分别提
【基金项目】
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四川省科技计划项目（2020YFG0116，2021YFG0074）；
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在机器人工具坐标系标定中，利用机器人空间中任意两点在机器人基坐标系和测量仪器坐标系下距离保持不变建立约束方程，此约束方程为一个非线性问题。针对求解此类非线性问题，引入有偏随机键遗传算法（BRKGA）。为了增强算法的稳定性，加快算法收敛，增加局部搜索进行改进。仿真实验结果表明，改进型BRKGA的求解精度较最小二乘迭代、牛顿法分别提高了17%和18%；实物实验结果表明，改进型BRKGA的求解精度分别提高了22%和8%。改进型BRKGA的求解精度方差较BRKGA更小，收敛时的迭代次数较BRKGA更少，表明改进型BRKGA有着更好的稳定性且收敛更快。因此，对于机器人工具坐标系标定中的非线性问题求解，改进型BRKGA有良好的适用性，可以提高求解的精度。
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