基于分步式自适应学习的参数辨识方法

付树兵; 高兴宇; 陆佳琪; 赵东升

doi:10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2020.02.008

桂林电子科技大学学报 ›› 2020, Vol. 40 ›› Issue (02) : 130 -136. DOI: 10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2020.02.008

基于分步式自适应学习的参数辨识方法

付树兵, 高兴宇, 陆佳琪, 赵东升

作者信息 +

Author information +

文章历史 +

摘要

为解决工业机器人标定中参数辨识不稳定、冗余参数无法辨识等问题,提出了一种分步式自适应学习的参数辨识方法。运动模型上采用D-H模型与MDH模型相结合,解决了D-H模型的奇异性问题。参数辨识过程中,首先对独立参数进行补偿,然后对无法辨识或者辨识结果不稳定的参数,进行区域搜索寻求最优解。通过MATLAB软件仿真验证,最大定位误差降低至0.2 mm以内,证明了该辨识方法的有效性和可靠性。