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申请/专利权人：余姚市机器人研究中心;浙江大学
申请日：2024-04-07
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN118163108A
主分类号：B25J9/16
分类号：B25J9/16;B25J18/00
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.11#公开
摘要：本发明公开了基于参数灵敏度分析预测的机械臂参数误差辨识补偿方法，包括如下步骤：步骤S1：构建机械臂几何误差补偿模型，基于机械臂的参数进行几何误差补偿；步骤S2：设计参数灵敏度分析的表征指标，基于机械臂几何误差补偿模型和机械臂参数，计算参数对末端位置误差的影响程度，得到误差贡献度；步骤S3：基于机械臂参数的误差贡献度，采用聚类方法进行自适应参数优先级分类，根据聚类得到的参数优先等级，从高到低，逐步对几何模型进行序列二次规划补偿；步骤S4：对非几何误差采用基于序列粒子群优化算法的极限学习机进行预测，预测真实位置与期望位置的偏差值，根据偏差值计算实际的机械臂参数。
主权项：1.一种基于参数灵敏度分析预测的机械臂参数误差辨识补偿方法，其特征在于包括如下步骤：步骤S1：构建机械臂几何误差补偿模型，基于机械臂的参数进行几何误差补偿；步骤S2：设计参数灵敏度分析的表征指标，基于机械臂几何误差补偿模型和机械臂参数，计算参数对末端位置误差的影响程度，得到误差贡献度；步骤S3：基于机械臂参数的误差贡献度，采用聚类方法进行自适应参数优先级分类，根据聚类得到的参数优先等级，从高到低，逐步对几何模型进行序列二次规划补偿；步骤S4：对非几何误差采用基于序列粒子群优化算法的极限学习机进行预测，预测真实位置与期望位置的偏差值，根据偏差值计算实际的机械臂参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 余姚市机器人研究中心;浙江大学 基于参数灵敏度分析预测的机械臂参数误差辨识补偿方法
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