PSO-RBF标定算法

误差降99%

一种无模型的Delta机器人运动学标定算法，无需详细误差建模即可实现快速高精度补偿。

Ziyan, Wang · 陈久朋 · 伞红军 · Mengying, Gong · Xuezhi, Zhang · Haobin, Zhang · Wanlei, Chen

Measurement: Journal of the International Measurement Confederation 2026

参数信息

仿真平均系统误差

0.0055 mm

仿真误差降幅

99.34 %

实验训练集误差

0.1657 mm

实验训练集误差降幅

69.99 %

实验测试集误差

0.2160 mm

实验测试集误差降幅

60.87 %

技术优势

免精确建模

无需逐一辨识几何参数误差，直接建立补偿函数，省去复杂误差源分析。

误差几乎消除

仿真中平均系统误差从0.8382 mm降至0.0055 mm，降幅99.34%。

实验有效

实验样机测试中，训练集与测试集误差分别降低69.99%和60.87%，证明算法可部署到实际系统。

应用场景

• 机器人运动学标定：快速生成补偿值，无需修改机器人硬件或控制器。
• 工业机械臂精度提升：直接提升末端定位精度，满足高精度作业要求。
• 微流控设备定位：确保微流控操作中末端执行器的精确定位。
• 高精度测试台：为测试台架提供高精度运动控制，保障测量可靠性。