發(fā)布時(shí)間：2018-11-25 11:45

【摘要】：并聯(lián)機(jī)器人具有精度高等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于大口徑望遠(yuǎn)鏡副鏡的姿態(tài)調(diào)整中,并聯(lián)機(jī)器人的末端精度決定了望遠(yuǎn)鏡副鏡的姿態(tài)精度,是最重要的性能指標(biāo)。制造和安裝過(guò)程中不可避免的機(jī)構(gòu)誤差會(huì)導(dǎo)致并聯(lián)機(jī)器人的定位誤差問(wèn)題。為有效提高末端精度,需進(jìn)行精度補(bǔ)償。通過(guò)閉環(huán)矢量法,建立機(jī)構(gòu)誤差與輸出位姿誤差之間的關(guān)系,將精度補(bǔ)償問(wèn)題轉(zhuǎn)化為多參數(shù)組合優(yōu)化問(wèn)題。同時(shí),考慮位姿對(duì)雅可比矩陣的影響,在優(yōu)化過(guò)程中對(duì)雅可比矩陣實(shí)時(shí)更新。利用優(yōu)化得到的桿長(zhǎng)補(bǔ)償量來(lái)調(diào)整機(jī)器人名義桿長(zhǎng)規(guī)劃量,從而提高機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)精度。針對(duì)梯度下降法收斂速度慢,標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)的混合粒子群算法來(lái)解該優(yōu)化問(wèn)題。仿真結(jié)果表明該混合粒子群算法收斂較快,能有效避免陷入局部最優(yōu),并且可以明顯改善普通粒子群算法的性能,補(bǔ)償后并聯(lián)機(jī)器人的定位精度得到了有效提高。
[Abstract]:Parallel robot is widely used in attitude adjustment of large aperture telescope auxiliary mirror because of its high precision. The end precision of parallel robot determines the attitude accuracy of telescope auxiliary mirror and is the most important performance index. The error of mechanism in manufacturing and installation will lead to the problem of positioning error of parallel robot. In order to improve the end accuracy effectively, precision compensation is needed. By means of closed loop vector method, the relationship between mechanism error and output pose error is established, and the accuracy compensation problem is transformed into a multi-parameter combinatorial optimization problem. At the same time, considering the effect of pose on Jacobian matrix, the Jacobian matrix is updated in real time during optimization. The optimal compensation of rod length is used to adjust the nominal rod length planning of the robot so as to improve the kinematic accuracy of the robot. In view of the slow convergence speed of gradient descent method and the problem that standard particle swarm optimization is easy to fall into local optimization, an improved hybrid particle swarm optimization algorithm is proposed to solve the optimization problem. The simulation results show that the hybrid particle swarm optimization algorithm can effectively avoid falling into local optimum and improve the performance of the ordinary particle swarm optimization algorithm. The positioning accuracy of the compensated parallel robot is improved effectively.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：基金項(xiàng)目:高精度機(jī)電式六自由度并聯(lián)平臺(tái)的研制(ZB2100100009)
【分類號(hào)】：TP242

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