基于分步式自适应学习的参数辨识方法

摘要

为解决工业机器人标定中参数辨识不稳定、冗余参数无法辨识等问题,提出了一种分步式自适应学习的参数辨识方法.运动模型上采用D-H模型与MDH模型相结合,解决了D-H模型的奇异性问题.参数辨识过程中,首先对独立参数进行补偿,然后对无法辨识或者辨识结果不稳定的参数,进行区域搜索寻求最优解.通过MATLAB软件仿真验证,最大定位误差降低至0.2 mm以内,证明了该辨识方法的有效性和可靠性.