改进的混沌蚂蚁群算法

混沌蚂蚁群算法是受自然界真实蚂蚁的混沌行为和自组织行为启发而产生的一种基于群智能理论的优化算法.介绍了该算法的基本原理,并在对其进行算法分析的基础之上,提出了一种改进的混沌蚂蚁群算法,该改进算法采用全面学习策略和一种简单的精细搜索策略以提高算法的性能.数值实验表明,该改进算法的收敛精度和结果稳定性优于混沌蚂蚁群算法.在此基础上,将其应用于对PID 控制器参数的优化,仿真显示其结果优于混沌蚂蚁群算法.     

基于CPSO-LSSVM的多传感器数据融合

文中提出了一种新的基于混沌算法优化的粒子群(CPSO)算法,该算法在种群初始化时应用混沌算法优化粒子的初始位置,扩大粒子的有效搜索范围,在陷入局部最优时应用混沌算法遍历整个搜索空间,跳出局部最优.仿真实验证明该算法寻优性能优于当前其他PSO算法.利用CPSO对LSSVM的参数进行优化选择,建立多传感器数据融合模型.将该模型应用于压力的检测,实验证明了该方法优于当前其他主要方法.     

机械臂全工作空间域非参数约束位姿误差估算

针对机械臂全工作空间域位姿误差估算,提出了非参数化约束的运动学误差综合解算与动态估算方法。基于误差等效微分变量和多关节运动的连杆坐标系误差等效微分变换,构建了机械臂运动学动态非参数化约束的位姿误差模型。将多因素产生末端位姿误差归结为与关节转角变量有关的周期性动态函数变化,实现了机械臂综合误差的动态函数化描述。根据多连杆坐标系关节运动耦合规律,设计了多关节运动空间坐标系位姿在线解耦变换与补偿算法。全工作空间域验证实验中,误差估算值与测量值之间的位置坐标的最大绝对值偏差小于0.01 mm,姿态角的最大绝对值偏差小于0.03°。实验结果表明,该方法可提高机械臂全工作空间域位姿误差估算的精度与可靠性。     

基于复合标定和极限学习机的关节臂式坐标测量机残差建模及补偿

运动学标定是提高关节臂式坐标测量机精度的主要方法，但运动学标定后的残余误差对其测量精度和稳定性仍有很大影响。本文提出一种基于复合标定和极限学习机的关节臂式坐标测量机残差建模及补偿方法，以提高关节臂式坐标测量机的测量精度。首先，在关节臂式坐标测量机运动学建模和误差建模的基础上，建立了运动学参数辨识模型，并依次进行角度参数辨识、长度参数辨识和长度参数等比例缩放的复合辨识，完成了七自由度关节臂式坐标测量机的运动学标定。其次，通过对标定后残余误差图谱的分析，发现残余误差与测量构型有关联，进而构建了以测量摆角、仰角、距离和转角为变量的测量构型。由于测量构型变量与残余误差存在强非线性关系，提出一种基于极限学习机的残余误差预测和补偿方法。通过实验对本文所提模型及方法的有效性进行验证，结果表明：进行残差修正后关节臂式坐标测量机的单点测量误差最大值由0.061 mm下降到0.044 mm，误差均值由0.023 mm下降到0.017 mm，误差标准差由0.011mm下降到0.007 mm；长度测量误差最大值由0.137 mm下降到0.074 mm，误差均值由0.033 mm下降到0.021 mm、误差标准...     

冗余机械臂逆运动学问题的多策略贪婪蜂群求解

为了提高冗余机械臂逆运动学问题求解的位置精度和姿态精度,提出了基于多策略贪婪蜂群算法的求解方法。介绍了KUKA LBR iiwa七自由度冗余机械臂构型,推导了机械臂正运动学的齐次变换矩阵,以减小机械臂末端执行器位置误差和姿态误差为目标建立了优化模型。介绍了标准人工蜂群算法原理并分析了算法存在的缺陷,优化了能够提高蜜蜂多样性的跟随蜂选择策略,以提高跟随蜂局部搜索能力为目的给定了3种位置更新策略,将新算法命名为多策略贪婪蜂群算法。将新蜂群算法应用于逆运动学求解,经仿真验证可知,多策略贪婪蜂群算法的求解质量和求解速度均好于标准蜂群算法,且多策略贪婪蜂群算法在连续多个位姿点逆运动学求解中也具有较高精度,以上结果证明了多策略贪婪蜂群算法在机械臂逆运动学求解中的优越性。     

关节臂式坐标测量机的运动学与工作空间分析

关节臂式坐标测量机的运动学理论模型和工作空间是其机械结构优化和精度分析的基础。首先利用D-H法建立关节臂式坐标测量机运动学理论模型,并在SolidWorks二次开发的基础上进行了运动学三维仿真以验证所建理论模型是否正确。然后,采用蒙特卡洛法对其工作空间分析仿真,得到了关节臂式坐标测量机的工作空间点云图。最后,利用层切法和边界扩展更精确地计算出该工作空间的体积,为结构优化提供支持。仿真结果表明关节臂式坐标测量机测量空间分布均匀,无空腔,满足实际测量要求。     

变异机制粒子群优化的摄像机内参数校准

针对大空间单目视觉系统中摄像机内参数校准精度对整体测量精度影响较大这一问题,本文提出一种基于变异机制粒子群优化(MMPSO)算法的摄像机内参数虚拟三维校准方法。该方法基于分阶段最优化思路,通过建立摄像机成像模型对摄像机外参数及部分内参数进行初始值估计,再通过MMPSO算法对内参数进行优化校准确定最终的结果。实验中为了提供精确的校准控制点,搭建了校准硬件平台,将红外发光二极管固定于三坐标测量机测头上并跟随测头移动,构造一个大空间虚拟三维校准板。实验结果表明:主要的10个内参数均达到测量精度要求的数量级,验证了该方法的有效性。通过单目视觉坐标测量系统对两种校准方法所得结果进行等距测量实验,基于Janne Heikkila的三维校准法的总体标准差为0.112mm,基于MMPSO算法的虚拟三维校准法的总体标准差为0.084mm。通过对比实测数据标准差,可以证明本文提出的校准方法稳定性更好,精度更高。该方法能够满足大空间单目视觉坐标测量系统对摄像机内参数精度的要求,对视觉坐标测量技术领域中的摄像机校准等非线性优化问题具有一定指导作用。     

工业机器人视觉测量的优化校准

在自动化生产线上应用的机器人.现在较多采用视觉测量系统对关键尺寸在线实时监测.由于现场环境复杂,多种因素导致设备在运行过程中测量精度降低,其中主要有温度漂移、关节松动变形.本文提出了一种优化校准方法,首先根据机器人的D-H正向运动学模型和微分运动学模型建立末端关节坐标系的定位误差模型,然后利用遗传算法选择最优的参数值,从而实现了精确校准.仿真实验表明,该方法能大大减小视觉测量误差.     

基于内点法实现关节式坐标测量机参数标定

提出一种基于内点法的关节式坐标测量机参数自标定方法。首先,基于D-H方法,建立关节式坐标测量机的运动学模型,在此基础上建立参数误差模型。利用自制标定块,采用多位姿测量多点的方法获得标定用数据,从而使该标定方法能够在现场应用;以测量机的长度测量精度为基础建立目标函数,利用内点法进行参数辨识,该算法对迭代初值无要求,可有效提高参数标定成功率。通过标定实验得到坐标测量机的运动学参数,验证了该方法的可行性。经过标定后,关节式坐标测量机的单点重复性精度和长度测量精度分别提高了93.65倍和100.13倍。     

基于改进模拟退火算法的关节臂式坐标测量机参数辨识

结构参数误差是影响关节臂式坐标测量机精度的主要因素之一,精确辨识其结构参数可以有效地提高测量机的精度。建立基于Denavit-Hartenberg模型的六自由度关节臂式坐标测量机坐标变换方程,分析基于锥孔的参数辨识原理,提出一种改进的模拟退火算法用于测量机的结构参数辨识,该算法在接近最优解时将减小搜索范围以提高搜索效率和求解精度,并保留中间过程的最优解。以单点重复精度为目标函数,利用改进的模拟退火算法对研制的六自由度关节臂式坐标测量机的结构参数进行辨识。实验结果表明,经过参数辨识后,测量机的单点重复精度提高了7.87倍,长度测量精度提高了5.59倍。     

基于改进遗传算法实现柔性三坐标测量机参数标定

针对柔性三坐标测量机测量精度低的弊端,提出了误差修正和参数标定的方法.应用Denavit-Hartenberg( DH)法建立了柔性三坐标测量系统的运动学模型和误差模型,考虑系统结构参数标定问题,提出了一种基于优化最小二乘法的改进遗传算法.首先,在最小二乘法中引入变化因子来衡量收敛速度;其次,当该因子趋于稳定时,将产生...     

Design of a Two-Step Calibration Method of Kinematic Parameters for Serial Robots

Serial robots are used to handle workpieces with large dimensions, and calibrating kinematic parameters is one of the most efficient ways to upgrade their accuracy. Many models are set up to investigate how many kinematic parameters can be identified to meet the minimal principle,but the base frame and the kinematic parameter are indistinctly calibrated in a one-step way. A two-step method of calibrating kinematic parameters is proposed to improve the accuracy of the robot's base frame and kinematic parameters.The forward kinematics described with respect to the measuring coordinate frame are established based on the productof-exponential(POE) formula. In the first step the robot's base coordinate frame is calibrated by the unit quaternion form. The errors of both the robot's reference configuration and the base coordinate frame's pose are equivalently transformed to the zero-position errors of the robot's joints. The simplified model of the robot's positioning error is established in second-power explicit expressions. Then the identification model is finished by the least square method, requiring measuring position coordinates only. The complete subtasks of calibrating the robot's 39 kinematic parameters are finished in the second step. It's proved by a group of calibration experiments that by the proposed two-step calibration method the average absolute accuracy of industrial robots is updated to 0.23 mm. This paper presents that the robot's base frame should be calibrated before its kinematic parameters in order to upgrade its absolute positioning accuracy.     

非正交模拟接触式测头的标定算法研究

模拟测头是实现扫描测量的核心部件,进行非正交模拟接触式测头标定方法及算法研究,对于开发标定及测量软件具有重要意义。本文在分析非正交模拟接触式测头测量原理的基础上,采用以幂函数为基函数的转换公式,将公共球面作为约束条件建立了测头的超定非线性标定模型,从而确定了标定矩阵的组成。基于非线性最小二乘迭代方法计算标定矩阵并进行了算例验证,结果表明该方法及算法具有足够精度,可以实现非正交模拟接触式测头的标定。     

柔性测量臂的RPY建模与误差标定

为了提高1P3R型柔性测量臂的检测精度,提出了一种自适应误差标定方法来完成它的参数标定和误差补偿。首先,基于RPY理论建立柔性测量臂的运动学模型并应用微分法推导了误差模型。然后,基于马尔柯夫链收敛性理论进行实数编码;在遗传算法(GA)中引入自适应控制算子,提高了父代种群的多样性和最优个体变异数量;最后,对比分析了归一化GA、一般GA和最小二乘法等3种算法的误差标定精度及其收敛性,验证了所提出方法的有效性和可行性。结果显示:归一化GA仅用328代寻优计算,其精度达到5.2μm,收敛速度是一般GA的2.3倍且精度提高了3.1μm;最小二乘法经20次迭代计算后停止收敛,精度仅为18.4μm。实验结果表明:归一化GA具有收敛速度快、标定精度高和收敛稳定性好等明显优势,更易于实现该类测量机的高精度检测。     

3自由度并联坐标测量机运动学参数标定与计算机仿真

首先对3自由度并联坐标测量机的组成结构及工作原理进行了介绍,然后针对该坐标测量机的运动特点,提出了一种基于逐次逼近算法的运动学参数标定方法,并利用该方法对所研究的并联坐标测量机的22个主要运动学参数进行了辨识,最后通过计算机仿真,对辨识结果进行了验证,从而为提高该坐标测量机的测量精度奠定了理论基础。     

基于三坐标测量机的球面5R并联机构运动学标定研究

基于D-H参数建立了包含球面5R并联机构全部结构参数的标定用位置反解模型。建立了该机构位置和姿态运动学标定模型,结合实际样机进一步得到了标定简化模型,简化了参数辨识与补偿计算过程。通过三坐标测量机确定了球面机构的近似球心,并以此为原点建立了测量坐标系,从而实现了测量参考系与运动参考系的统一,便于末端执行器位姿的测量。通过标定实验,验证了该方法能够提高球面并联机构的绝对精度。     

弹落点坐标测量系统的快速校准方法及精度分析

针对弹落点坐标测量系统的使用环境及精度要求,提出了一种仅对焦距及光轴水平偏角进行现场校准的相机参数快速获取方法。通过分析坐标解算模型,得出线性的校准方程,利用测量区域内两个坐标已知点(靶标),多个视觉传感器可一次完成校准。通过精度分析给出了该方法下最优的靶标摆放位置。该方法具有校准速度快,精度较高,实用和算法性能分析容易等优点,适用于远距离、大范围视觉坐标测量中相机参数的获取,尤其是野外坐标测量。实际应用中, 在1 200 m外对直径400 m靶区进行监测时,该方法可保证区内各点的坐标测量误差均小于0.3 m。     

CALIBRATION OF A 6-DOF SPACE ROBOT USING GENETIC ALGORITHM

The kinematic error model of a 6-DOF space robot is deduced, and the cost function of kinematic parameter identification is built. With the aid of the genetic algorithm （GA） that has the powerful global adaptive probabilistic search ability, 24 parameters of the robot are identified through simulation, which makes the pose （position and orientation） accuracy of the robot a great improvement. In the process of the calibration, stochastic measurement noises are considered. Lastly, generalization of the identified kinematic parameters in the whole workspace of the robot is discussed. The simulation results show that calibrating the robot with GA is very stable and not sensitive to measurement noise. Moreover, even if the robot＇s kinematic parameters are relative, GA still has strong search ability to find the optimum solution.     

基于广义力平衡原理的Stewart平台机构标定

通过分析Stewart机构各运动副的制造误差和安装误差,以及其对雅可比矩阵的影响,利用雅可比矩阵和一阶静力影响系数之间的对偶关系,提出基于广义力平衡原理的Stewart平台机构标定方法。该方法通过测量平台各缸作用力,避免了测量虎克铰空间坐标难的问题。通过对平台进行广义力加载测量,得到平台平衡状态时互不相关的广义力和各单缸力的实验数据,最后利用最小二乘法拟合得出实际的一阶静力影响系数,从而标定出机构初始状态时的各铰点空间坐标。实验表明,该方法所标定出的Stewart平台机构参数,能使平台的运动学模型更为精确,有效地提高了平台的定位精度。     

基于球形目标的激光位移传感器光束方向标定

搭建了非接触式的三坐标测量系统以便精密测量三维型面。将激光位移传感器通过具有两个回转轴的回转体安装在测量机的Z轴上,从而可根据待测表面的形状来调整传感器的方位。为了使传感器在各个方位上实现测量功能,提出了基于球形目标的光束方向标定方法,并详细阐述了其数学原理。标定时,驱动测量机使传感器分别沿测量机的X,Y和Z轴做等间距步进,根据步长和激光束长度的变化建立方程组求解出激光束所在直线的单位方向向量。最后,多次测量尺寸参数已知的六面体标准块规,检验了该测量系统的重复性。结果显示,该系统的测量不确定度为0.048mm;测量另一直径已知的被测球时,传感器在各个方位上的误差小于0.05mm,表明所提出的标定方法使测量系统达到了逆向工程的使用要求。得到的数据表明,本文所提出的方法有较高的标定精度和较好的重复性,为实现三维型面的快速扫描测量奠定了基础。