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J-GLOBAL ID：202202285407070303   整理番号：22A0511727

パーティクルスウォーム最適化(PSO)アルゴリズムに基づく産業用ロボットの幾何学的パラメータ較正を,改良する。【JST・京大機械翻訳】

Geometric parameter calibration of industrial robot based on improved particle swarm optimization

著者 (3件)： Kou Bin (復旦大学 工程与応用技術研究院,上海200433;智能机器人教育部工程研究中心(復旦大学) ,上海200433) ,  Guo Shijie (復旦大学 工程与応用技術研究院,上海200433;智能机器人教育部工程研究中心(復旦大学) ,上海200433) ,  Ren Dongcheng (復旦大学 工程与応用技術研究院,上海200433;智能机器人教育部工程研究中心(復旦大学) ,上海200433)
資料名： Harbin Gongye Daxue Xuebao  (Harbin Gongye Daxue Xuebao)
巻： 54  号： 1  ページ： 9-13  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1450A  ISSN： 0367-6234  CODEN： HPKYAY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来のパーティクルスウォーム最適化(PSO)アルゴリズムは,産業用ロボットの幾何学的誤差のキャリブレーション問題における遅い収束速度の欠点を解決するために,2つのセグメントに基づく動的パーティクルスウォーム最適化(LDPSO-BT)を提案した。Denavit-Hartenberg法を用いて,産業用ロボットの誤差モデルを構築し,幾何学的誤差のキャリブレーション問題を高次元非線形方程式の解に変換した。パーティクルスウォームの数を線形に減少させ、同時にアルゴリズムの求解過程における粒子数の線形減少の特徴に対して、改良パーティクルスウォーム最適化アルゴリズムの反復の後期に改良の探索モードを採用して、従来のパーティクルスウォームの速度反復式に対して改良した。シミュレーション実験は,産業用ロボットの幾何学的誤差のキャリブレーション前とキャリブレーション後の2つのアルゴリズムの末端位置精度を比較した。実験結果は以下を示した。パーティクルスウォーム最適化(PSO)アルゴリズムを用いて,産業用ロボットの実際の幾何学的パラメータを同定する過程で,パーティクルスウォーム数は,アルゴリズムの反復時間に重要な影響を持ち,そして,線形減少の方式によって,パーティクルスウォームの粒子数を減らすことは,産業用ロボットの幾何学的誤差のキャリブレーション時間を効果的に減少させることができた。同時に,改良速度反復式を用いて,収束精度を保証した。従来のパーティクルスウォーム最適化(PSO)と比較して,改良パーティクルスウォーム最適化(PSO)アルゴリズムは,産業用ロボットの位置決め誤差を効果的に減少できるだけでなく,より効率的な反復効率も有する。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  *産業用ロボット ,  非線形方程式 ,  線形性 ,  高次元 ,  *スウォーム
準シソーラス用語： *粒子群最適化 ,  収束速度 ,  粒子数 ,  幾何学的パラメータ ,  位置精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (6件)： パーティクルスウォーム最適化 ,  PSO ,  アルゴリズム ,  産業用ロボット ,  幾何学的パラメータ ,  較正