基于LM算法的机器人运动学标定.pdf

【基于LM算法的机器人运动学标定】 机器人运动学标定是提高机器人末端执行器位置定位精度的关键技术，尤其在精密制造、自动化生产线等领域中至关重要。本文主要探讨了一种利用Levenberg-Marquardt（LM）算法进行机器人运动学标定的方法，以提升UR3机器人的性能。 建立DH参数（Denavit-Hartenberg参数）运动学模型是理解机器人运动的基础。DH参数是一种广泛用于描述串联机器人关节和连杆之间相对关系的数学框架。通过DH参数，可以构建机器人的正向运动学方程，从而计算出给定关节角度下的末端执行器位置和姿态。 文章指出，机器人末端工作空间的出现频率概率分布对于标定过程具有指导意义。通过对机器人工作空间的统计分析，可以确定出最具代表性的测量空间域，这有助于减少标定过程中的不确定性。 接下来，利用激光跟踪仪对测量空间域内的机器人末端位置进行精确测量，获取实际位置数据。然后，建立一个最小二乘目标函数，该函数反映了机器人末端位置误差与几何参数之间的关系。LM算法在此过程中发挥了关键作用，它是一种结合了梯度下降法和高斯-牛顿法的优化算法，特别适合解决非线性最小二乘问题。通过自适应步长控制，LM算法能够在保持收敛速度的同时避免陷入局部极小值，从而更准确地估计几何参数。 经过迭代求解，获得的几何参数标定值用于修正机器人系统的理论运动学模型结构参数集。这一修正过程可以有效地补偿机器人在实际操作中的系统误差，提高其定位精度。 实验结果显示，采用LM算法进行标定后，UR3机器人的最大误差降低了47.48%，平均误差降低了37.98%，均方根误差降低了40.4%。这些显著的改善证明了所提出标定方法的有效性和可靠性。 关键词涉及的串联机器人是指由多个连杆和关节串联组成的机器人，其运动学标定通常比并联机器人更为复杂。LM算法在机器学习和深度学习领域也有广泛应用，特别是在参数优化和模型训练中。参考文献和专业指导提供了进一步研究和实践的依据。 基于LM算法的机器人运动学标定方法通过精确的几何参数估计，显著提升了UR3机器人的定位精度，为机器人技术在工业自动化等领域的应用提供了有力支持。