[發(fā)明專利]基于改進(jìn)差分進(jìn)化算法的機(jī)器人標(biāo)定方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810803346.3
• 申請(qǐng)日: 2018-07-20
• 公開（公告）號(hào): CN108908335B
• 公開（公告）日: 2023-03-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 于連棟;姜一舟;趙會(huì)寧;劉士達(dá);韓麗玲;張進(jìn)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 合肥工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): B25J9/16
• 分類號(hào): B25J9/16;B25J19/00
• 代理公司: 北京科名專利代理有限公司 11468
• 代理人: 孫長(zhǎng)江

1.一種基于改進(jìn)差分進(jìn)化算法的機(jī)器人標(biāo)定方法，用于六自由度工業(yè)機(jī)器人幾何參數(shù)標(biāo)定，其特征在于，具體包括如下步驟：

步驟一，建立機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)模型；

步驟二，機(jī)器人在工作空間運(yùn)動(dòng)，讀取并記錄機(jī)器人在各路點(diǎn)位置時(shí)的關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角，同時(shí)利用激光跟蹤儀測(cè)量并記錄各路點(diǎn)位置機(jī)器人末端執(zhí)行器的實(shí)際位置坐標(biāo)；

步驟三，計(jì)算機(jī)器人理論位置坐標(biāo)；

步驟四，計(jì)算各路點(diǎn)間理論距離與實(shí)際距離，得到距離誤差，并建立目標(biāo)函數(shù)確定待辨識(shí)結(jié)構(gòu)參數(shù)；

步驟五，以改進(jìn)的差分進(jìn)化算法辨識(shí)結(jié)構(gòu)參數(shù)；所述改進(jìn)的差分進(jìn)化算法具體步驟如下：

初始化種群；

計(jì)算初始最優(yōu)解與最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)，判斷是否達(dá)到標(biāo)定要求；

計(jì)算種群多樣性評(píng)價(jià)函數(shù)，判斷是否需要二次變異；

變異操作和交叉操作；

選擇操作，按下式進(jìn)行選擇，生成

其中x＝[θ，q，w]為待辨識(shí)機(jī)器人結(jié)構(gòu)參數(shù)θ表示機(jī)器人關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)角度，q表示機(jī)器人旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)軸線上的位置坐標(biāo)，w機(jī)器人旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)方向的單位矢量；T為初始退火溫度；g為迭代次數(shù)；i表示這是第i個(gè)種群個(gè)體；x_T為經(jīng)過(guò)變異操作和交叉操作生成的試驗(yàn)個(gè)體；為父代參數(shù)個(gè)體；F(x)為目標(biāo)函數(shù)；E_k(k)表示理論距離與實(shí)際距離之差；k為路點(diǎn)的數(shù)目；

為各路點(diǎn)間的實(shí)際距離，為路點(diǎn)位置機(jī)器人末端執(zhí)行器的實(shí)際位置坐標(biāo)，其中，a_k＝(x_k，y_k，z_k)；

為各路點(diǎn)間的理論距離，為根據(jù)機(jī)器人理論運(yùn)動(dòng)學(xué)模型與關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角計(jì)算得到的機(jī)器人理論位置坐標(biāo)，其中，b_k＝(x_k，y_k，z_k)；

終止迭代；

步驟六，將辨識(shí)出的結(jié)構(gòu)參數(shù)誤差代入機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)模型中，以驗(yàn)證辨識(shí)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)差分進(jìn)化算法的機(jī)器人標(biāo)定方法，其特征在于，所述步驟五中計(jì)算種群多樣性評(píng)價(jià)函數(shù)，若種群多樣性函數(shù)小于預(yù)設(shè)闕值，則表示種群多樣性較低，需要二次變異；否則，不需要二次變異。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)差分進(jìn)化算法的機(jī)器人標(biāo)定方法，其特征在于，步驟五中二次變異通過(guò)下式實(shí)現(xiàn)

式中，X_m為變異個(gè)體，為最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)，η為符合高斯分布的隨機(jī)變量。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)差分進(jìn)化算法的機(jī)器人標(biāo)定方法，其特征在于，所述步驟五中種群多樣性評(píng)價(jià)函數(shù)如下式

式中δ為種群多樣性評(píng)價(jià)函數(shù)，NP為種群規(guī)模，bestcoord為隨機(jī)采樣點(diǎn)在最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)下的坐標(biāo)值，icoord為該采樣點(diǎn)在其余結(jié)構(gòu)參數(shù)下的坐標(biāo)值。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)差分進(jìn)化算法的機(jī)器人標(biāo)定方法，其特征在于，所述步驟五交叉操作中交叉概率因子CR＝1，保證算法有較快的收斂速率。