面向精度补偿的工业机器人采样点多目标优化
来源：机器人杂志2017年第2期北京时间：
作者：曾远帆, 廖文和, 田威
摘要：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．
关键词：精度补偿, 最优采样点, 多目标优化, 遗传算法
