【摘 要】
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针对协作型机器人惯性参数辨识中激励轨迹设计问题,文章提出了一种采用改进灰狼算法(SGWO)用于优化设计激励轨迹参数方法。首先,用Newton-Euler递推法推导并建立了机器人最小
【机 构】
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武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室,武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室,武汉科技大学机械自动化学院
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针对协作型机器人惯性参数辨识中激励轨迹设计问题,文章提出了一种采用改进灰狼算法(SGWO)用于优化设计激励轨迹参数方法。首先,用Newton-Euler递推法推导并建立了机器人最小惯性参数观测矩阵,并将观测矩阵条件数准则作为优化目标函数;其次,引入改进灰狼算法(SGWO).通过反向最优最差策略改善种群初始值,采用sigmoid函数优化收敛因子;最后,利用改进灰狼算法(SGWO)优化设计了满足多约束条件的周期傅里叶级数作为激励轨迹。实验结果表明,采用所提优化方法设计的激励轨迹可以充分激发机器人动力学特性,提
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