【摘 要】
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针对传统差分进化算法存在收敛精度不高和算法容易陷入局部最优等问题,提出一种差分进化(Differential Evolution,DE)算法的改进方案,并用于机器人的动力学参数辨识。首先,利
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51675009)
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针对传统差分进化算法存在收敛精度不高和算法容易陷入局部最优等问题,提出一种差分进化(Differential Evolution,DE)算法的改进方案,并用于机器人的动力学参数辨识。首先,利用Newton-Euler方法建立含有关节摩擦特性的机器人动力学模型的线性形式,设计严格满足机器人运动条件的傅里叶级数作为运动轨迹,为提高辨识精度,建立机器人观测矩阵条件数的非线性约束模型来优化激励轨迹;其次,引入DE算法并对其进行优化以提高算法的全局搜索能力和开发能力;最后,以智昌川崎RS010N机器人为对象设计仿真
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