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首页> 美国卫生研究院文献>Sensors (Basel Switzerland) >Dynamic Model and Inverse Kinematic Identification of a 3-DOF Manipulator Using RLSPSO
【2h】

Dynamic Model and Inverse Kinematic Identification of a 3-DOF Manipulator Using RLSPSO

机译：基于RLSPSO的3自由度机械手动力学模型与运动学逆辨识。

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This paper presents the identification of the inverse kinematics of a cylindrical manipulator using identification techniques of Least Squares (LS), Recursive Least Square (RLS), and a dynamic parameter identification algorithm based on Particle Swarm Optimization (PSO) with search space defined by RLS (RLSPSO). A helical trajectory in the cartesian space is used as input. The dynamic model is found through the Lagrange equation and the motion equations, which are used to calculate the torque values of each joint. The torques are calculated from the values of the inverse kinematics, identified by each algorithm and from the manipulator joint speeds and accelerations. The results obtained for the trajectories, speeds, accelerations, and torques of each joint are compared for each algorithm. The computational costs as well as the Multi-Correlation Coefficient ( ) are computed. The results demonstrated that the identification accuracy of RLSPSO is better than that of LS and PSO. This paper brings an improvement in RLS because it is a method with high complexity, so the proposed method (hybrid) aims to improve the computational cost and the results of the classic RLS.
机译：本文提出了使用最小二乘（LS），递归最小二乘（RLS）的识别技术以及基于粒子群优化（PSO）的动态参数识别算法对圆柱机械臂的逆运动学进行识别的算法，其中搜索空间由RLS定义（RLSPSO）。笛卡尔空间中的螺旋轨迹用作输入。动态模型是通过拉格朗日方程和运动方程找到的，用于计算每个关节的扭矩值。扭矩是根据每个算法识别的逆运动学值以及机械手的关节速度和加速度来计算的。对于每种算法，比较了每个关节的轨迹，速度，加速度和扭矩所获得的结果。计算成本以及多相关系数（）。结果表明，RLSPSO的识别精度优于LS和PSO。本文对RLS进行了改进，因为它是一种复杂性很高的方法，因此，所提出的方法（混合方法）旨在提高计算成本和经典RLS的结果。

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