并联机器人正解模型

通用性强

基于核极限学习机，将并联机器人的正向运动学求解转化为机器学习模型，可适应不同构型和参数。

Ma, Jun · 段学超 · Zhang, Dan

CAAI Transactions on Intelligence Technology 2023

参数信息

判别准确率

88.50 %

位置均方根误差

0.06 mm

姿态均方根误差

0.15 °

技术优势

适应不同构型

基于数据驱动建模，不同结构参数的并联机器人均可通过判别器与回归模型获得正解。

精度高

多标签回归模型位置均方根误差仅0.06mm，姿态误差0.15°，优于对比模型。

收敛快

结合麻雀搜索算法与KELM，训练过程收敛速度快，适合在线应用。

应用场景

• 并联机器人运动控制：实时、准确地给出末端位姿，提高运动控制性能。
• 工业机器人标定：利用正解模型辅助标定，补偿机构误差。
• 精密定位：通过高精度正解实现末端精确定位。