基于量化状态系统的柔性关节机器人动力学求解方法

摘要

量化状态系统(Quantized state system,QSS)方法是一种新的数值积分方法,它与传统基于时间离散的积分方法不同,QSS方法对状态变量进行离散,依次计算每次状态变量跃迁所需要的时间,从而推进积分。针对柔性关节机器人动力学刚性方程的求解问题,提出一种基于量化状态系统的步进校正优化算法(Step correction optimization algorithm,SCOA)。它结合QSS方法及隐式算法中梯形积分法的思想,以有效提高动力学求解的精度和效率。通过对四自由度柔性关节机器人动力学刚性方程的仿真求解,证明了算法的可行性。将SCOA算法与传统数值积分方法和QSS方法从仿真效率与仿真精度两方面进行性能对比,结果表明,SCOA算法在保证仿真效率的同时能有效提高仿真精度,算法性能优于传统方法和QSS方法。