来源：期刊VIP网 时间：
作者：胡明;郭玉奉;杨景;杨帆;
单位：浙江理工大学机械与自动控制学院;北京航空航天大学杭州创新研究院;
摘要：作为运动控制的基础，机器人运动学参数辨识的误差模型对其精度存在影响。以六自由度机器人为对象，基于DH矩阵法建立机器人的运动学模型，进行仿真验证。分别从位置、姿态与位姿综合三个方面建立六种不同的误差模型并利用量子遗传算法分别进行辨识仿真，仿真结果表明，误差模型5拥有较高的辨识精度和辨识稳定性，适合用于实际辨识实验。利用高精度相机测量机器人末端位姿，通过粒子群寻优算法求取机器人基坐标系与相机坐标系之间转换矩阵。基于视觉测量数据、量子遗传算法和粒子群算法，以误差模型5作为实际辨识模型分别进行辨识实验。结果表明，基于误差模型5的量子遗传算法辨识后的机器人末端综合位置误差的方差小，其值为0.1159mm2，曲线波动幅度小，且平均误差下降82.96%，有较高的辨识精度和辨识稳定性，可有效提升机器人末端的定位精度，为基于视觉的动态目标捕捉提供条件。
关键词：机器人运动学;;参数辨识;;误差模型;;量子遗传算法;;粒子群算法;;手眼标定
基金资助：国家重点研发项目（2018YFB1308100）;; 国家自然科学基金项目（51375458）
