并联机器人运动目标精确优化定位仿真研究
[Abstract]:Parallel robot is widely used in attitude adjustment of large aperture telescope auxiliary mirror because of its high precision. The end precision of parallel robot determines the attitude accuracy of telescope auxiliary mirror and is the most important performance index. The error of mechanism in manufacturing and installation will lead to the problem of positioning error of parallel robot. In order to improve the end accuracy effectively, precision compensation is needed. By means of closed loop vector method, the relationship between mechanism error and output pose error is established, and the accuracy compensation problem is transformed into a multi-parameter combinatorial optimization problem. At the same time, considering the effect of pose on Jacobian matrix, the Jacobian matrix is updated in real time during optimization. The optimal compensation of rod length is used to adjust the nominal rod length planning of the robot so as to improve the kinematic accuracy of the robot. In view of the slow convergence speed of gradient descent method and the problem that standard particle swarm optimization is easy to fall into local optimization, an improved hybrid particle swarm optimization algorithm is proposed to solve the optimization problem. The simulation results show that the hybrid particle swarm optimization algorithm can effectively avoid falling into local optimum and improve the performance of the ordinary particle swarm optimization algorithm. The positioning accuracy of the compensated parallel robot is improved effectively.
【作者单位】： 中国科学技术大学信息科学技术学院;
【基金】：基金项目:高精度机电式六自由度并联平台的研制(ZB2100100009)
【分类号】：TP242
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，本文编号：2355987
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