鑿岩機器人鑽臂定位誤差補償控制交叉精英反向粒子羣優化算法

作者：黃開啟, 魏文彬, 陳榮華, 丁問司

本文刊登於《機械科學與技術》2018年第7期

摘要

為提高鑿岩機器人鑽臂末端（釺頭）的定位精度，在利用粒子群優化（PSO）算法對關節變量誤差進行補償時，存在收斂速度慢、容易過早陷入局部最優解等問題，為此，提出一種交叉精英反向粒子群優化算法（CEOPSO）並給出算法流程。針對影響誤差的兩個主要因素，採用五參數D-H方法建立鑽臂的參數誤差模型，在形變關節後引入一個虛擬關節，推導出鑽臂的形變誤差模型。將交叉算子引入到EOPSO算法中，同時進行自適應慣性權重和交叉概率參數控制，不僅維持了粒子個體與最優解之間的信息交換，而且增加了粒子個體之間的信息交換。對比仿真結果表明，在誤差補償控制過程中，CEOPSO算法具有更優越的最優關節補償值搜索收斂速度和求解穩定性，提高了鑿岩機器人鑽臂的定位控制性能。

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關鍵字: 機器人 科技 算法