２０２３年５月第５１卷第９期机床与液压ＭＡＣＨＩＮＥＴＯＯＬ＆ＨＹＤＲＡＵＬＩＣＳＭａｙ２０２３Ｖｏｌ.５１Ｎｏ.９ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ.ｉｓｓｎ.１００１－３８８１.２０２３.０９.００２本文引用格式：陈雎帅，刘宇琪，汤卿．机器人工具坐标系标定中的非线性问题求解方法研究［Ｊ］．机床与液压，２０２３，５１（９）：９－１５．ＣＨＥＮＪｕｓｈｕａｉ，ＬＩＵＹｕｑｉ，ＴＡＮＧＱｉｎｇ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｓｏｌｖｉｎｇｎｏｎｌｉｎｅａｒｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｒｏｂｏｔｔｏｏｌｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓｙｓｔｅｍｃａｌｉｂｒａ⁃ｔｉｏｎ［Ｊ］．ＭａｃｈｉｎｅＴｏｏｌ＆Ｈｙｄｒａｕｌｉｃｓ，２０２３，５１（９）：９－１５．收稿日期：２０２２－０５－０９基金项目：四川省科技计划项目（２０２０ＹＦＧ０１１６；２０２１ＹＦＧ００７４）作者简介：陈雎帅（１９９７—），男，硕士研究生，研究领域为智能机器人、组合优化。Ｅ－ｍａｉｌ：１８２０２１３６４８＠ｑｑ.ｃｏｍ。通信作者：汤卿（１９８２—），男，博士，副教授，研究领域为机器人感知、控制与规划、人机协作与共融。Ｅ－ｍａｉｌ：ｔａｎｇｑｉｎｇ＿ｓｃｕ＠１６３.ｃｏｍ。机器人工具坐标系标定中的非线性问题求解方法研究陈雎帅，刘宇琪，汤卿（四川大学机械工程学院，四川成都６１００６５）摘要：在机器人工具坐标系标定中，利用机器人空间中任意两点在机器人基坐标系和测量仪器坐标系中距离保持不变建立约束方程。针对求解此类方程的非线性问题，引入有偏随机键遗传算法（ＢＲＫＧＡ）。为了增强算法的稳定性，加快算法收敛，增加局部搜索对它进行改进。仿真实验结果表明：改进型ＢＲＫＧＡ的求解精度较最小二乘迭代、牛顿法分别提高了１７％和１８％；实物实验结果表明：改进型ＢＲＫＧＡ的求解精度分别提高了２２％和８％。改进型ＢＲＫＧＡ的求解精度方差较ＢＲＫＧＡ更小，收敛时的迭代次数较ＢＲＫＧＡ更少，表明改进型ＢＲＫＧＡ有着更好的稳定性且收敛更快。关键词：工具坐标系标定；非线性问题；有偏随机键；遗传算法中图分类号：ＴＰ２４２.６ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＳｏｌｖｉｎｇＮｏｎｌｉｎｅａｒＰｒｏｂｌｅｍｓｉｎＲｏｂｏｔＴｏｏｌＣｏｏｒｄｉｎａｔｅＳｙｓｔｅｍＣａｌｉｂｒａｔｉｏｎＣＨＥＮＪｕｓｈｕａｉ，ＬＩＵＹｕｑｉ，ＴＡＮＧＱｉｎｇ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓ...
