冗余平面2-DoF并联机械手运动学参数的进化算法自校准研究

"本文主要探讨了使用进化算法对冗余平面两自由度并联机械手进行运动学参数的自校准方法。通过引入冗余关节传感器，研究者提出了一种新的误差函数，以消除被动关节位置的影响。进一步，他们通过解耦误差函数，简化了寻找最优运动学参数的过程。文章对比了遗传算法、粒子群优化算法和微分进化算法在解决这一问题上的性能，结果显示，微分进化算法在解耦误差函数的情况下表现最佳。最后，实际校准实验验证了该方法对于机械手12个参数的高精度校准能力。" 在自动化和机器人领域，冗余平面两自由度并联机械手是一种常见的结构，由于其在精度和速度方面的优势，被广泛应用于各种工业应用中。然而，机械手的运动学参数如关节角度、连杆长度等的精确确定是确保其性能的关键。自校准技术允许在不依赖于昂贵专业设备的情况下，对机械手的参数进行校正，从而提高其工作精度。 文章提出的新方法主要关注于冗余关节传感器的应用，这些传感器能够提供额外的信息，帮助消除因被动关节位置不确定性导致的误差。通过定义一个新的误差函数，可以更有效地衡量和修正这些误差。解耦误差函数的方法则意味着可以独立地处理各个参数，简化了优化过程，降低了计算复杂性。 进化算法，如遗传算法、粒子群优化算法和微分进化算法，都是优化问题的强大工具，它们通过模拟自然选择和群体智能来搜索全局最优解。在本文中，这三种算法被用于最小化误差函数，以找到最佳的运动学参数设置。实验结果表明，微分进化算法在解耦误差函数的情况下表现最为出色，能够快速收敛并找到更优的参数组合。 实际校准实验验证了该方法的有效性，证明了利用微分进化算法进行自校准可以高精度地校准机械手的12个关键参数。这种方法的实施对于提高并联机械手的总体性能和可靠性具有重要意义，特别是在那些对精度要求极高的应用场景中。 这篇文章为并联机械手的自校准提供了一个创新且实用的解决方案，通过结合冗余关节传感器和进化算法，提高了参数校准的效率和准确性。这对于推动机器人技术的发展，尤其是在制造、医疗和其他自动化领域的应用，具有重要的理论和实践价值。