【摘 要】
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针对基于误差相似性的机器人精度补偿方法,提出一种机器人采样点的多目标优化方法.首先,定性分析了采样点对于精度补偿效果的影响,并根据精度补偿的工程应用需求,提出了最优
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针对基于误差相似性的机器人精度补偿方法,提出一种机器人采样点的多目标优化方法.首先,定性分析了采样点对于精度补偿效果的影响,并根据精度补偿的工程应用需求,提出了最优采样点的特征和数学模型.其次,为解决最优采样点的优化问题,提出了基于NSGA-Ⅱ(快速非支配排序遗传算法)的采样点多目标优化方法.最后,试验验证和比较分析表明,最优采样点能够将机器人的最大定位误差由1.4953 mm降低至0.2752 mm,补偿效果优于另外2组随机采样点,验证了本文方法的可行性和有效性.
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