【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及并联机器人运动学参数辨识技术，特别是一种基于改进黑翅鸢算法的并联机器人运动学参数辨识法，属于机器人技术及自动化领域。
技术介绍
1、现有的并联机器人运动学标定方法存在诸多问题，尤其是在参数辨识精度和稳定性方面。传统的最小二乘法作为一种常见的参数辨识技术，虽然因其计算简单且高效而被广泛应用，但其在处理复杂的运动学问题时存在显著的局限性。特别是在面对实验中可能存在的异常值(如噪声干扰、测量误差等)时，最小二乘法容易受到这些数据点的影响，从而导致辨识结果偏差，无法得到理想的标定精度。此外，最小二乘法对初始值的设定非常敏感，初始值的不准确或不合理往往会影响最终解的精度，甚至可能陷入局部最优解，导致最终参数辨识精度的显著下降。
2、近年来，黑翅鸢算法作为一种启发式全局优化算法，由于其强大的全局寻优能力和较好的稳定性，已经在多个领域中取得了显著的应用成果。特别是在复杂的运动学模型辨识问题中，黑翅鸢算法凭借其搜索空间广泛的特性，能够有效避免陷入局部最优解，从而获得较为精确的全局最优解。然而，黑翅鸢算法尽管在全局寻优方面表现优...
【技术保护点】
1.一种基于改进黑翅鸢算法的并联机器人运动学参数辨识法，其特征在于，该一种基于改进黑翅鸢算法的并联机器人运动学参数辨识法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进黑翅鸢算法的并联机器人运动学参数辨识法，其特征在于，所述步骤S2中的改进黑翅鸢算法采用交替互补法和正余矢策略，正余矢策略增强了局部和全局优化能力。
3.根据权利要求1所述的一种基于改进黑翅鸢算法的并联机器人运动学参数辨识法，其特征在于，所述交替互补法通过在初始化过程中生成互补位置，优化种群位置分布，提高算法的收敛精度，具体通过在搜索空间内创建多样化的初始解，并结合种群更新策略...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进黑翅鸢算法的并联机器人运动学参数辨识法，其特征在于，该一种基于改进黑翅鸢算法的并联机器人运动学参数辨识法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进黑翅鸢算法的并联机器人运动学参数辨识法，其特征在于，所述步骤s2中的改进黑翅鸢算法采用交替互补法和正余矢策略，正余矢策略增强了局部和全局优化能力。
3.根据权利要求1所述的一种基于改进黑翅鸢算法的并联机器人运动学参数辨识法，其特征在于，所述交替互补法通过在初始化过程中生成互补位置，优化种群位置分布，提高算法的收敛精度，具体通过在搜索空间内创建多样化的初始解，并结合种群更新策略使算法能够避免陷入局部最优，增强了全局搜索能力。
4.根据权利要求1所述的一种基于改进黑翅鸢算法的并联机器人运动学参数辨识法，其特征在于，所述正余矢策略通过利用正余矢函数特性，在搜索过程中动态调整优化方向，改进黑翅鸢算法的局部优化能力，增强算法的全局优化能力；通过正余矢函数的调整，使得在搜索过程中更好地利用方向信息，提升优化效率。
5.根据权利要求1所述的一种基于改进黑翅鸢算法的并联机器人运动学参数辨识法，其特征在于，所述算法通过对最小二...
【专利技术属性】
技术研发人员：董朋林，伞红军，罗金焕，李子坤，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：
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