基于改进SPBO算法的关节机器人动力学参数辨识

来源：机床与液压杂志2023年第5期北京时间：

作者：兰建斌，陈立平

单位：华中科技大学国家CAD支撑软件工程技术研究中心；华中科技大学国家CAD支撑软件工程技术研究中心

摘要：提出一种基于改进学生心理学优化(BSPBO)算法的机器人动力学参数辨识方法。通过Newton-Euler法构建关节型机器人动力学模型，设计符合运动约束的五阶傅里叶级数作为激励轨迹；引入SPBO算法并对其进行如下改进：增加Good Student分类在学生种群中所占比例、改善迭代过程中求解变量越界的处理方式，以提高算法的开发能力和全局探索能力，克服SPBO易陷入局部最优的缺陷；以具备关节力矩测量功能的机器人平台为对象，开展动力学参数辨识实验。结果表明：BSPBO算法的收敛精度更高、收敛速度更快，能稳定高效地完成各关节动力学参数的辨识。

关键词：学生心理学优化算法;动力学参数;参数辨识; 关节型机器人

基金资助：国家重点研发计划项目(2019YFB1706501)