基于改进粒子群算法的工业机器人几何参数高精度辨识方法研究

为解决工业机器人几何参数识别精度低、编码复杂及易受初始解影响等问题，研究人员提出一种融合羊群交互机制的非线性递减粒子群算法(NDPSO-PI)。该算法通过引入非线性递减权重策略和群体交互机制，显著提升了高维函数优化能力。实验表明，相比传统粒子群算法，NDPSO-PI算法平均适应度提升45.02%，机器人末端定位误差降至±0.1mm，为电力巡检等工业应用提供了高精度参数辨识方案。

　　

在电力巡检、设备维护等工业场景中，工业机器人的定位精度直接影响作业质量。然而，温度、湿度等环境因素及机器人自身几何参数误差常导致轨迹偏移，其中几何误差对定位精度影响最大。传统参数辨识方法如最小二乘法、极大似然估计存在识别精度不足的缺陷，而遗传算法、BP神经网络等智能算法又面临编码复杂、数据依赖性强等问题。粒子群算法(PSO)虽具有参数简单、求解速度快等优势，但在处理工业机器人高维参数辨识时易陷入局部最优。

针对这一技术瓶颈，国内研究人员创新性地将羊群算法中的交互机制引入粒子群优化过程，提出NDPSO-PI（非线性递减粒子群-群体交互）算法。该研究通过建立RS010NA六自由度机器人的D-H误差模型，采用非线性递减权重策略平衡全局与局部搜索能力，并在迭代后期引入群体交互机制增强种群多样性。相关成果发表在《Results in Engineering》期刊，为解决工业机器人高精度标定提供了新思路。

关键技术包括：1）基于D-H方法建立机器人运动学误差模型；2）设计非线性递减惯性权重w=w_max-(w_max-w_min)*sin((T/T_max)²2/pi)；3）在迭代后期（k=0.4时）启动群体交互搜索模式，通过公式q_i=P_g+rand(x_j-x_i)增强局部开发能力；4）采用最小化位置误差平方和的适应度函数G=min(∑√(δP_xi²+δP_yi²+δP_zi²))。

【2. RS010NA机器人】
通过预设[-0.25mm,0.25mm]和[-0.05rad,0.05rad]区间的几何参数误差（如Δa₁=0.19mm、Δθ₃=0.04rad），构建包含连杆长度、扭转角等24个参数的误差模型。D-H坐标系分析显示，补偿前机器人XYZ轴误差达±30mm，Y轴最大误差26mm。

【3. 改进粒子群算法】
创新性地将羊群交互机制融入速度迭代公式，当迭代次数超过k*T_max（k=0.4）时，粒子除按传统方式更新外，还通过随机选择粒子x_j进行交互搜索。相比线性递减权重(LDWPSO)和固定权重算法(SELPSO)，NDPSO-PI的权重值在早期保持较大值（w_max=0.8）以强化全局搜索，后期快速降至w_min=0.4提升局部精度。

【4. 实验结果】
在相同迭代次数（250次）下，NDPSO-PI平均适应度2.65，较LDWPSO(4.82)和SELPSO(4.71)提升超43%。即使延长LDWPSO迭代至400次（耗时33.07s），其平均适应度4.23仍显著高于NDPSO-PI(29.18s/2.65)。补偿后机器人XYZ轴误差收缩至±0.2mm，验证集测试显示部分点位误差接近0mm。

该研究通过群体智能交互机制突破了传统PSO算法的局部最优限制，使工业机器人几何参数识别精度提升45%以上。提出的非线性权重调整策略可灵活平衡效率与精度——当k值设为0.7时可缩短30%计算时间，而k=0.2时能进一步提升精度。该方法不仅适用于机器人动力学参数辨识，还可拓展至背包问题等组合优化领域，为智能制造中的高精度控制提供了通用算法框架。