基于 PSO 优化神经网络和空间网格的机器人位姿标定方法
工业机器人绝对定位误差补偿方法
工业机器人绝对定位误差补偿方法摘要：随着我国经济在快速发展，社会在不断进步，现场环境下工业机器人连续作业运行容易导致定位漂移问题，利用外部高精度测量系统获取其末端执行器精确三维位置信息是机器人绝对定位误差的有效补偿方式。
针对误差补偿三维测量高效率、高精度、高适应性要求，提出了一种基于工作空间测量定位系统的工业机器人精度补偿方法。
利用测量定位系统的动态特性，设计了针对机器人工作轨迹空间的网格划分策略，根据定位误差实际分布情况调整网格边长，通过采集网格节点绝对定位误差矢量值，研究了反距离加权算法以完成轨迹关键节点定位误差矢量的插值计算，最终完成末端执行器绝对定位误差补偿。
试验结果表明，所研究方法实时性好、效率高，安装20kg负载补偿后机器人绝对定位误差平均值由1.36mm降为0.19mm，提升了约86%，能够显著改善工业机器人现场作业精度。
关键词：工业机器人；误差补偿；网格划分引言随着工业机器人智能控制技术的发展，需要构建工业机器人的输出稳定性控制模型，结合工业机器人的位姿补偿和误差定位的方法，进行工业机器人的控制稳定性设计，提高工业机器人的空间三维定位和控制能力，相关的工业机器人定位方法研究在工业机器人的输出定位控制中具有重要意义。
在进行工业机器人的定位控制中，需要结合工业机器人的定位参数分布，进行控制稳定性测试，结合三维空间定位的方法，提高工业机器人的输出稳定性和自适应性，研究工业机器人的空间定位误差补偿方法，在提高工业机器人的稳定性方面意义重大，相关的工业机器人定位误差补偿方法研究受到人们极大的重视。
1机器人介绍本文研究对象LR20型工业机器人为安徽零点精密机械有限公司自主研发并量产的通用工业机器人，重复定位精度达到士0.05mm,LR20型工业机器人本体自重仅230kg，结构紧凑能够满足轻量化要求，防护等级达到IP65。
该机器人采用管线内置技术，保证了不受外部恶劣环境的干扰，但对内部空间的布局和管线磨损等方面的要求较高;同时该机器人可以满足地面与悬吊两种安装方式。
基于图像处理的机器人视觉定位方法研究
基于图像处理的机器人视觉定位方法研究一、引言机器人视觉定位方法是机器人技术中的关键技术之一。
它通过不断获取、处理图像信息，将机器人与环境相互作用，使机器人可以检测并识别环境特征，实现自主定位、导航与控制。
基于图像处理的机器人视觉定位方法以其优异的定位精度、实时性和适应性成为机器人定位技术领域的热门研究方向之一。
本文旨在对基于图像处理的机器人视觉定位方法的研究进展进行综述，以期从理论和应用层面对该领域的研究进行深入探讨。
二、基本原理及研究现状1. 图像采集在视觉定位方法中，图像采集是基础部分。
目前，常用的图像采集设备包括单一或多个CCD摄像机、激光扫描仪、三维测量系统等。
而不同的采集设备会对采集到的图像信息产生影响。
因此，如何选取合适的采集设备，采集适宜的图像信息，是图像处理的重要环节之一。
2. 图像处理图像处理是机器人视觉定位方法中的重要步骤之一。
它通过图像增强、滤波、分割、匹配等技术对采集到的图像进行处理。
在图像处理中引入灰度、颜色、形状、纹理、局部区域等多种特征信息，对不同特征进行分析，综合采集到的数据信息，以确定机器人在环境中的位置、角度、姿态等状态参数。
3. 定位方法机器人定位方法按照原理大致可分为基于线性方程、基于神经网络、基于滤波器、基于概率、基于光学流、基于特征点、基于视觉SLAM等。
其中，基于特征点的方法是当前最常用的方法之一。
该方法利用SIFT、SURF、ORB等算法，在图像中检测并提取所需的特征点和描述子，利用提取出的特征与环境中已知的特征相匹配，再根据匹配结果通过RANSAC、MSAC等算法消除干扰，最终确定机器人的位置。
4. 研究现状随着机器人技术的发展，基于图像处理的机器人视觉定位方法的研究逐渐得到了广泛的关注与研究。
目前，国内外学者针对机器人视觉定位问题，采用基于缩放因子的匹配算法、基于边缘信息的特征点提取算法等进行了相关研究，大大提高了机器人视觉定位的精度与实用性。
基才PSO—BP神经网络的PID控制器参数优化方法
基才PSO—BP神经网络的PID控制器参数优化方法郭珂;伞冶;朱奕【摘要】Due to the strong self-learning and self-adaptive ability of BP neural networks, it can be used to solve the problems that existing in traditional PID controller parameters tuning methods. In order to accelerate the convergence speed of BP neural network and prevent it from falling into local minimum point, the particle swarm optimization algorithm is proposed to optimize the connection weight matrix of BP neural networks. At last, detailed steps and flow chart of the proposed method are given and the simulation results demonstrated that the control quality of the proposed method is superior to the conventional methods.%针对传统PID控制系统参数整定过程存在的在线整定困难和控制品质不理想等问题，结合BP神经网络自学习和自适应能力强等特点，提出采用BP神经网络优化PID控制器参数。
其次，为了加快BP神经网络学习收敛速度，防止其陷入局部极小点，提出采用粒子群优化算法来优化BP神经网络的连接权值矩阵。
最后，给出了PSO—BP算法整定优化PID控制器参数的详细步骤和流程图。
改进PSO优化神经网络算法的人体姿态识别
ｐ ｏ ｓ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ａ ｒ ｅ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｚ ｅ ｄ ｔ ｈ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｔ ｒ ｍｎ ｅ ｄ ｎ ｅ ｕ ｒ ￣ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ． Ｅ ｘ ｐ ｅ ｉｍｅ ｒ ｎ ｔ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｃ ａ ｎ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｇ ｌ ｏ ｂ ｌ ａ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ． Ｃ ｏ ｍｐ ａ ｒ ｅ ｄ ｗ ｉ ｔ ｈ ｏ ｔ ｈ ｅ ｒ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍｓ ， ｔ ｈ ｅ
ａ ｃ ｃ ｅ ｌ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｆ ｏ ｍａ ｒ ｔ ｉ ｏ ｎ ． Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｃ ｏ ｍｍｏ ｎ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｅ ｔ ｓ ， ｄ ｉ ｓ ｃ ｒ ｅ ｔ ｅ ｃ ｏ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｔ ａ ｎ ｄ ｃ ｕ ｒ ｖ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｌ ａ ｒ ｅ ａ ｄ ｄ ｅ ｄ， ａ ｓ ｉ ｎ ｐ ｕ ｔ
基于PSO-BP神经网络的人体穴位定位系统设计
Acupoint positioning system based on PSO-BP neural network
Yang Xiangping袁Wu Yudan
(College of Mechanical Engineering 袁Donghua University 袁Shanghai 201600 袁 China)
嵌入式技术 Embedded Technology
基于 PSO-BP 神经网络的人体穴位定位系统设计
杨向萍袁吴玉丹
渊 东华 大 学 机 械工 程 学院 袁上 海 201600 冤
摘 要 院 穴 位 的 位 置 是 否 找 准 会 直 接 影 响 治 疗 效 果 袁 因 此 设 计 了 一 种 基 于 粒 子 群 算 法 优 化 神 经 网 络 渊PSO -BP冤 的 穴
中图 分 类 号 院 TN4
文献标识码院 A
DOI 院 10 . 16157 / j . issn . 0258 - 7998 . 180900
中文 引 用格 式 院 杨 向 萍袁 吴 玉丹 . 基 于 PSO -BP 神 经网 络 的人 体 穴位 定 位系 统 设计 [ J] . 电子 技 术应 用 袁 2018袁44( 9) 院75 -78. 英 文 引 用 格 式 院 Yang Xiangping 袁 Wu Yudan . Acupoint positioning system based on PSO - BP neural network [ J ] . Application of Electronic Technique 袁2018袁 44( 9) 院75-78.
0 引言 人体穴位分布容易受到人体尺寸和比例的影响袁所
以具有以下两个特性院非线性尧模糊不确定性遥 人体穴 位分布的解决方法主要有 3 种院视觉技术尧光学定位法 和专家系统法遥 但是这些方法存在着一些不足院视觉技 术采用的是二维视觉测量结合图像处理进行人工标志 穴位定位袁庞大的分析系统降低了定位的实时性袁并且 应 用 场 合 有 局 限 [1]曰 光 学 定 位 法 可 模 拟 人 眼 得 出 物 体 的 三维坐标达到定位目的袁但是定位标靶和周围环境背景 都会给定位造 成极大 的干扰袁降 低定位 精度[2]曰专家系 统法是整合专家经验知识袁在实际应用中很难将这些经 验转化成一系列规则遥
一种基于PSO的权值直接确定神经网络结构优化方法[发明专利]
![一种基于PSO的权值直接确定神经网络结构优化方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/99cb3dda31126edb6e1a10ae.png)
专利名称：一种基于PSO的权值直接确定神经网络结构优化方法
专利类型：发明专利
发明人：张智军,何杰,陈卓明
申请号：CN201811024634.5
申请日：20180904
公开号：CN109344961A
公开日：
20190215
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于PSO的权值直接确定神经网络结构优化方法，步骤如下：1)构建一个幂激励神经网络；2)由权值直接确定方法算出隐层神经元到输出层的连接权值；3)进行神经元删减；4)把剩余神经元编码成数码串，表示为粒子；5)设定PSO的初始参数；6)生成一定规模的粒子群；7)初始化最优粒子；8)更新所有粒子；9)计算适应值；10)更新所有最优解；11)若未到最大迭代次数，返回步骤8)；否则，优化结束。
为了提高网络的结构性能，本发明基于幂激励权值直接确定神经网络，将PSO算法应用于优化网络结构，寻找最佳隐层神经元数目，通过应用本发明方法，所训练的网络具有很强的逼近能力以及去躁能力，实用价值高。
申请人：华南理工大学,佛山市顺德致可智能科技有限公司
地址：511458 广东省广州市南沙区环市大道南路25号华工大广州产研院
国籍：CN
代理机构：广州市华学知识产权代理有限公司
代理人：李斌
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基于PSO算法的神经网络参数优化研究
基于PSO算法的神经网络参数优化研究随着人工智能和机器学习技术的发展，神经网络在解决各种实际问题中得到了广泛应用。
而神经网络的性能很大程度上依赖于其参数的设置，于是如何优化神经网络参数成为了研究的重点之一。
本文将探讨基于PSO算法的神经网络参数优化研究。
1. 神经网络简介神经网络是一种模拟人脑神经元信息交互的模型，它可以在不需要显式编程的情况下自动从数据中学习，并能够解决多种计算问题，如分类、回归、聚类等。
神经网络基本由输入层、隐层、输出层构成。
其中，输入层接收数据输入，隐层是神经网络的核心，它通过各种计算来提取输入数据的特征信息，输出层产生最终的分类结果或回归值。
神经网络的性能主要取决于其结构和参数的设置。
神经网络的结构包括输入层、隐层和输出层的节点数及节点之间的连接关系。
神经网络的参数包括权重和偏置项，这些参数需要根据实际问题进行优化，以达到最佳性能。
2. 神经网络参数优化的方法神经网络参数的优化方法有很多，常见的有梯度下降法、遗传算法、粒子群优化算法等。
梯度下降法是一种基于梯度信息的优化方法，它通过计算误差函数对权重进行更新。
但是由于误差函数可能存在多个局部最优解，因此梯度下降法有可能陷入局部最优。
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，它通过模拟生物进化过程来搜索最优解。
但是遗传算法的计算复杂度较高，不适合处理大规模数据。
粒子群优化算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，它通过模拟鸟群捕食的过程来搜索最优解。
在PSO算法中，每个粒子代表一个解，并且具有位置和速度两个属性。
每个粒子根据自身的历史最优解和群体中的最优解来更新自己的位置和速度，直到达到最优解。
PSO算法具有计算速度快、易于实现等优点，被广泛应用于神经网络参数优化中。
3. 基于PSO算法的神经网络参数优化实验本文在UCI机器学习库中选取了三个数据集（Iris、Wine、Breast Cancer Wisconsin），分别应用BP神经网络和PSO-BP神经网络进行训练和测试，并比较两种算法的优化效果。
改进多目标PSO算法优化机器人轨迹跟踪模糊PID控制器
DOI: 10.11991/yykj.202001009改进多目标PSO 算法优化机器人轨迹跟踪模糊PID 控制器蒋清泽，王宏涛南京航空航天大学 机电学院，江苏 南京 210016摘 要：为进一步提高模糊PID 控制器应用于关节机器人轨迹跟踪控制的效果，本文提出了一种改进的多目标粒子群(PSO)算法优化机器人轨迹跟踪模糊PID 控制器的方法。
首先，设计了一种关节机器人轨迹跟踪模糊PID 控制器；其次，考虑控制器输出力矩和轨迹跟踪控制偏差2个优化目标，设计了改进多目标PSO 算法实现模糊PID 控制器隶属函数与模糊规则的优化调整；最后，分别采用多目标PSO 算法和改进多目标PSO 算法优化轨迹跟踪模糊PID 控制器获得了2个优化目标的向量集合，并对比分析了优化结果。
实验结果表明，所设计的改进多目标PSO 算法具有更优的非支配解集，验证了该算法优化机器人轨迹跟踪模糊PID 控制器的有效性和优越性。
关键词：多目标优化；PSO ；机器人控制；轨迹跟踪；模糊PID 控制；隶属函数；模糊规则；非支配解集中图分类号：TP241 文献标志码：A 文章编号：1009−671X(2021)03−0097−07Multi-objective PSO-based fuzzy PID controller forrobot trajectory trackingJIANG Qingze, WANG HongtaoCollege of Mechanical and Electrical Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, ChinaAbstract : In order to improve the control effect of fuzzy PID controller applied to the trajectory tracking control of joint robots, a novel modified multi-objective Particle Swarm Optimization (PSO) is used to optimize robot trajectory tracking fuzzy PID controller. Firstly, a fuzzy PID controller for robot trajectory tracking is designed. And further,considering the optimization goals of controller output torque and trajectory tracking control error, a modified multi-objective PSO algorithm is designed to optimize membership functions and fuzzy rules of the fuzzy PID controller.Finally, multi-objective PSO and modified multi-objective PSO are used to optimize the trajectory tracking fuzzy PID control to obtain the set of optimization goals vector, and the optimization results are compared and analyzed. The experimental results show that the designed modified multi-objective PSO has a better non-dominated solution set,which verifies effectiveness and superiority of the designed algorithm in robot trajectory tracking fuzzy PID control optimization.Keywords: multi-objective optimization; PSO; robot control; trajectory tracking; fuzzy PID control; membership function; fuzzy rules; non-dominated solution set关节机器人是一个强耦合、高非线性的复杂系统，其轨迹跟踪控制是调整每个关节电机输出的控制扭矩，使得关节角度能够达到期望值[1]。
基于PSO算法的工业机器人绝对距离自标定方法
基于PSO 算法的工业机器人绝对距离自标定方法Industrial robot absolute distance self-calibrationmethod based on PSO algorithm陈 爽，张 桥CHEN Shuang, ZHANG Qiao（江西理工大学 机电工程学院，赣州 341000）摘 要：为了提高工业机器人的定位精度，提出一种自标定算法，首先采用D-H参数模型对机器人进行建模，分析并建立D-H参数误差与机器人末端误差的函数，再设计一个可旋转的标定平台，使机器人去探测不同位姿下的标定平台上的两个标定点，最后采用PSO算法对不同位姿下标定平台两点间的绝对距离来实现对机器人D-H参数误差的辨识。
该方法标定过程简单，数据获取方便，并且不依赖于高精度测量仪器。
经实验证明，标定后位置精度提高了10倍以上，均方根误差相较于标定前有数量级上的提升，说明机器人标定后，各项误差与机器人实际误差高度一致，从而保障了机器人工作过程的精确性。
关键词：自标定；PSO算法；工业机器人；参数辨识；绝对距离中图分类号：TP241.2 文献标识码：A 文章编号：1009-0134(2021)04-0030-05收稿日期：2020-01-06基金项目：国家自然科学基金项目（面上项目，重点项目，重大项目）作者简介：陈爽（1976 -），女，辽宁锦州人，硕士，研究方向为机器人技术、表面工程技术。
0 引言工业机器人是一种具有很高的重复精度的多关节机械臂，通常采用D-H 法来计算机器人末端位姿。
机器人厂家一般以设计参数作为机器人的D-H 参数，造成机器人末端位姿存在偏差。
对机器人进行标定是提高精度最实用的方法，通常包括建模、测量、识别和补偿四个步骤[1～3]。
国内外众多学者对机器人的标定方法开展了相关研究工作，最直接的方式值采用高精度测量仪来标定，如任永杰等人[4]采用轴线测量法测量出各关节轴线扭转角后，再使用激光跟踪仪对D-H 参数中其他误差进行标定使IRB2400机器人定位误差平均值从0.8776降低到0.1878。
基于PSO算法的工业机器人轨迹优化研究
基于PSO算法的工业机器人轨迹优化研究在当今这个科技日新月异的时代，工业机器人的应用已经如同雨后春笋般迅速普及。
它们在制造业、物流、医疗等领域发挥着不可或缺的作用。
然而，随着任务的复杂性增加，如何提高这些机器人的工作效率和准确性成为了一个亟待解决的问题。
本文将探讨一种基于粒子群优化（PSO）算法的工业机器人轨迹优化方法，旨在为这一挑战提供新的解决方案。
首先，让我们来想象一下工业机器人在执行任务时的场景：它们的动作必须精确无误，就像一位经验丰富的舞者在舞台上翩翩起舞，每一个转身、每一次跳跃都必须恰到好处。
而PSO算法就像是这位舞者的编舞老师，通过不断的调整和优化动作序列，使得整个舞蹈更加流畅和高效。
PSO算法是一种模拟鸟群觅食行为的智能优化算法。
在这个比喻中，每一个“粒子”代表一只鸟，它们在空中飞翔寻找食物的过程中，会不断交换信息，最终找到最佳的食物源。
同样地，在工业机器人轨迹优化问题中，每一个“粒子”代表一条可能的运动轨迹，通过模拟鸟群的行为模式，算法能够在众多可能的轨迹中找到最优解。
这种算法的优势在于其强大的全局搜索能力和快速的收敛速度。
正如一支箭直指靶心，PSO算法能够迅速锁定目标并精准打击。
它不仅能够处理复杂的非线性问题，还能够适应动态变化的环境条件。
这对于工业机器人来说意义重大，因为它们常常需要在多变的生产环境中工作。
然而，任何技术都不是银弹。
PSO算法虽然强大，但也存在一些局限性。
例如，它可能会陷入局部最优解，就像一只飞蛾扑向火光，误以为那是通往自由的道路。
此外，参数设置对算法性能影响巨大，不当的参数配置可能导致优化效果大打折扣。
因此，我们在应用PSO算法进行工业机器人轨迹优化时，必须谨慎行事。
我们需要深入研究算法的内在机制，精心设计实验验证其有效性，并根据实际情况调整参数以达到最佳效果。
同时，我们也应该探索与其他算法的结合使用，如遗传算法、蚁群算法等，以期获得更加全面和鲁棒的解决方案。
基于BAS-PSO算法的机器人定位精度提升
accuracy performance
引言 1
踪 仪 因 其 高 精 度 、测 量 范 围 大 等 特 点 ，是 最 为 常 用 的 测 量 设 备 。 ［12-13］ 参 数 辨 识 是 非 线 性 函 数 求 解
近年来，工业机器人逐渐被应用于航天发动机
问 题 ，主 要 采 用 Levenberg-Marquardt 法 、极 大 似
的 叶 片 智 能 磨 抛 、航 天 工 业 中 钻 铆 /装 配 以 及 制 造
然 法 等 ［14］ 传 统 优 化 算 法 ，但 算 法 的 收 敛 速 度 和 精
现 场 在 线 测 量 系 统 等 高 端 制 造 领 域［1-3］“。 智 能 机 器
度依赖于目标函数的雅克比矩阵的奇异值。而
人”重点专项指出工业机器人应用于高端制造领域
ai
sin
θ
i
úú，（1） ú
di
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1û
第4期
乔贵方，等：基于 BAS-PSO 算法的机器人定位精度提升
765
式 中 ：ai，di，αi，θi，βi 分 别 表 示 机 器 人 第 i 个 关 节 的 连 杆 长 度 、连 杆 距 离 、连 杆 扭 角 、关 节 零 位 及 关 节 扭 角 ，i=1，2，… ，6。 n 表 示 该 转 换 矩 阵 带 入 名 义 运动学模型参数。
Improvement of robot kinematic accuracy based on -
BAS PSO algorithm
QIAO Gui-fang1，2*，LÜ Zhong-yan1，ZHANG Ying1，SONG Guang-ming2，SONG Ai-guo2
211050073_基于优化位姿集的工业机器人运动学参数辨识方法研究
引用格式：张颖, 乔贵方, 王保升, 等. 基于优化位姿集的工业机器人运动学参数辨识方法研究[J]. 中国测试，2023, 49(3): 91-95.ZHANG Ying, QIAO Guifang, WANG Baosheng, et al. Research on kinematics parameter identification method of industrial robot based on optimized pose set[J]. China Measurement & Test, 2023, 49(3): 91-95. DOI: 10.11857/j.issn.1674-5124.2022030065基于优化位姿集的工业机器人运动学参数辨识方法研究张 颖1， 乔贵方1,2， 王保升3， 刘 娣1， 田荣佳1(1. 南京工程学院自动化学院，江苏 南京 211167; 2. 东南大学仪器科学与工程学院，江苏 南京 210096; 3. 南京工程学院智能制造装备研究院，江苏 南京 211167)摘 要: 针对在高端制造领域工业机器人绝对定位误差仍无法满足精度要求的问题，提出一种基于优化位姿集的机器人定位精度提升方法。
首先，基于M-DH 模型对待标定机器人Staubli TX60建立运动学模型，并基于位姿微分变换方法构建该机器人的运动学误差模型；其次，利用IOOPS 算法优化筛选机器人的辨识位姿集；最后，提出一种基于PSO-LM 优化算法的运动学参数辨识方法，并通过实验验证运动学参数辨识精度。
实验结果表明：基于PSO-LM 混合优化算法辨识后的TX60机器人的平均综合位置/姿态误差分别从（0.577 7 mm ，0.003 9 rad ）降低为（0.081 6 mm ，0.001 4 rad ）。
该文提出的PSO-LM 混合优化算法具有较好的辨识精度和收敛速度，并且基于优化辨识位姿集获取的运动学模型具有更好的泛化能力。
基于PSO优化算法的人工智能模型管理研究
基于PSO优化算法的人工智能模型管理研究一、引言随着人工智能技术的不断发展，人工智能模型管理变得越来越重要。
而在人工智能模型管理中，优化算法是一种常用的工具，其中PSO（粒子群优化）算法是一种受欢迎的优化算法。
本文将基于PSO优化算法，研究人工智能模型管理的相关问题。
二、PSO算法概述PSO（Particle Swarm Optimization，粒子群优化）算法是一种基于群体智能的优化算法，模拟了鸟群觅食的行为。
在PSO算法中，群体中的个体被称为粒子，每个粒子都有一个位置和一个速度，通过不断地迭代优化，最终找到最优解。
PSO算法的核心思想是通过互相协作和信息共享来搜索最优解。
每个粒子根据自己的当前位置和速度，以及整个群体中的最优位置，通过更新自己的速度和位置来不断优化。
PSO算法有较好的全局搜索能力和收敛速度，因此在人工智能模型管理中得到广泛应用。
三、人工智能模型管理的挑战在人工智能模型管理中，存在着一些挑战需要应对。
首先，人工智能模型往往具有复杂的结构和参数，需要对其进行优化。
其次，模型训练和评估是一项非常耗时的任务，需要高效的算法去解决。
最后，模型的泛化能力和可解释性也是人工智能模型管理的重要问题。
PSO算法可以帮助解决其中的一些挑战。
首先，PSO算法可以用于调整模型参数，寻找最优解。
其次，PSO算法的并行计算能力可以加快模型训练和评估的速度。
最后，PSO算法具有较好的全局搜索能力，可以提高模型的泛化能力。
四、基于PSO的人工智能模型管理基于PSO的人工智能模型管理可以从以下几个方面展开研究。
4.1 模型参数优化PSO算法可以用于调整人工智能模型的参数，通过在参数空间中搜索最优解来提高模型性能。
例如，在深度学习中，通过PSO 算法对神经网络的权重和偏置进行优化，可以提高模型的准确率和收敛速度。
4.2 集群并行计算模型训练和评估是人工智能模型管理中耗时的任务之一。
利用PSO算法的并行计算能力，可以将任务分配给多个计算节点，同时进行计算，从而加速模型训练和评估过程。
基于PSO-BP神经网络的人体穴位定位系统设计
基于PSO-BP神经网络的人体穴位定位系统设计
杨向萍;吴玉丹
【期刊名称】《电子技术应用》
【年(卷),期】2018(044)009
【摘要】穴位的位置是否找准会直接影响治疗效果,因此设计了一种基于粒子群算法优化神经网络(PSO-BP)的穴位相对坐标预测模型,然后与ARM结合构成一个可以用于人体穴位定位的系统.首先采用PC进行MATLAB仿真训练学习,然后将最优权值及阈值保存下来并简化算法嵌入ARM内,将在线预测转变为离线过程.实验结果表明:经粒子群优化过的BP神经网络有效地改善了局部极值缺陷,可应用于定位端预测穴位的位置,并在LCD中显示穴位相关信息,控制端收到位置数据后可执行电机上的运动操作.
【总页数】4页(P75-78)
【作者】杨向萍;吴玉丹
【作者单位】东华大学机械工程学院,上海201600;东华大学机械工程学院,上海201600
【正文语种】中文
【中图分类】TN4
【相关文献】
1.基于图形处理的人体内异物定位测量系统设计 [J], 康秀娟;施展
2.基于PSO-BP神经网络的无线传感器网络定位算法 [J], 闫驰
3.基于PSO-BP神经网络的煤矿井下自适应定位算法 [J], 崔丽珍;许凡非;王巧利;高丽丽
4.基于梯度下降和滑动窗口混合算法的人体穴位定位研究 [J], 付阳阳; 高志宇
5.基于视觉定位的按摩机器人穴位跟踪系统设计与研究 [J], 党丽峰;罗天瑞;施琴因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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小)、定义网格属性、划分网格 3 个步骤。 网格划分可 以分为自由网格划分、 映射网格划分和扫略网格划 分等。 本文采用映射网格划分方法来生成空间网格 结构,根据不同的精度要求,可以对网格的疏密程度 做出调整,如图 1、图 2 所示。
k1 k2 d1 k8 d8 k7 d7 d6 d5 k5 P
d2 d3 d4
k3
k4
k6
学求解真实位姿[6]。 一般的标定方法是基于模型的, 而且大多数是对工具中心点(TCP)的位置进行标定。 本文提出一种标定方法可对机器人做定位和定姿补 偿,全面提高机器人的准确度 。
图1
单元网格及参数图
+
1
关节轴线平行或接近平行时,没有传统 D-H 参数法 的奇异性问题 ,即机器人运动学参数关于关节轴的 变化是光滑的。 机器人由连接相邻杆件的 6 个转动副和基座构 成 ,杆件的坐标系都是相对于机器人基座世界坐标
(3)
⎞ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎠
k x = ax + nz (7) 2k zνersθ k y = az + ay 2k zνersθ 从几何上来讲,当 θ=π 时,k 有两个符号相反的 解。 当 θ=π 时,从式(4)可知:oz-ay=0,ax-nz=0,ny-ox=0, 在此情况下,以上 3 组解中既可以用 sgn(0)=1,也可 以用 sgn(0)=-1,所以得到 k 的两个解。 为使 k 只有 一个解 ,因此约定此时 sgn(0)=1。 反之 , 当得到 k x、 k y、k z 和 θ 以后也可以用式(2)求出 T。 本文方法是将机器人定位误差标定和定姿误差 标定拆分开来,分别进行标定。 其方法是采用空间网 格精度对机器人的定位误差进行标定 ,采用 PSO 优 化神经网络对机器人姿态误差进行标定。 若直接标 定旋转矩阵 R,则需要针对其中的 9 个元素建立神 经网络 ,而本文采用绕任意轴旋转矩阵与齐次变换 矩阵的关系使得神经网络的建模对象减少到 4 个变 量,进一步简化了神经网络的结构,同时也能减少计 算机数据处理过程所消耗的时间。 机器人 TCP 坐标系定位误差标定方法如下 : 1) 查找机器人 TCP 所在的立方体网格 ;2)计算 TCP 与所在立方体网格 8 个顶点 k i 实际定位坐标之间 的距离 di;3)计算距离的倒数,应用反距离加权的方 法求取各个顶点位置误差相对于 TCP 位置误差的 权值 q i, 其中 i =1,2,…,8,下同 ;4)用权值加权计算 出机器人 TCP 在 3 个坐标轴方向上的修正量 ;5)用 机器人 TCP 位置的期望值与计算出的修正量做和 , 求出机器人 TCP 位置的修正值。 计算过程如下: di = √( x - xi ′ ) 2 + ( y - yi ′ ) 2 + ( z - z i ′ ) 2 1 d i qi = 1 + 1 +…+ 1 d1 d2 d8
(华北理工大学电气工程学院,河北 唐山 063009) 摘 要:该文提出一种将机器人的位置和姿态拆分开,分别进行标定的机器人位姿标定方法。 采用空间精度控制网格 标定机器人定位误差,粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化神经网络标定机器人定姿误差。 该方法 以指数积公式 (product of exponentials,POE)为基础建立机器人正向运动学模型,用映射法建立空间网格,用三坐标 验结果表明机器人的定位、定姿均方根误差减小接近一个数量级。 关键词:空间网格精度;粒子群算法;机器人标定;神经网络 文献标志码:A 文章编号:1674-5124(2016)08-0098-05 测量臂测量机器人位姿,用空间网格精度标定定位误差,用 PSO 优化的神经网络标定定姿误差。 其优点在于既标定机 器人工具中心点(TCP)的定位误差,又标定机器人工具坐标系的姿态误差,使得机器人定位、定姿误差都得到补偿。 实
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装配过程中产生的连杆实际几何参数与理论几何参 数之间的偏差造成的 ,可视为系统误差 ;此外 , 其他 因素也会影响机器人的绝对定位准确度,如温度、齿 隙 、 齿轮传动误差及由于负载 、 应力和机械磨损等
的标定方法是先建立适当的运动学模型,然后准确地 测量几组位姿 ,接着推导参数识别算法或建立机构 误差模型 , 最后获得实际模型参数并运用正向运动
gst ( θ ) = e ξ θ e ξ θ …e ξ θ gst ( 0 )
⌒ 1 1 ⌒ 2 2 ⌒ 6 6
(1)
的重要一步 ,空间网格划分的好坏直接影响到标定 的精度和速度。 网格化包括定义单元属性(形状、大
空间网格的生成 空间网格划分是用空间网格进行机器人标定
2.2 误差测量 2.2.1 建立世界坐标系和 TCP 坐标系 1)将世界坐标系与机器人基坐标系重合在一起, 并用三坐标测量臂测量。 2)以机器人的 TCP 为原点 ,以通过机器人 TCP 且重合于 ξ6 轴的线为 Y 轴(指向前方为正 ),以法兰 盘平面上过 TCP 及上下两个安装孔的轴线为 Z 轴 (指向上方为正 ),再用右手定则确定 X 轴建立 TCP 坐标系。 2.2.2 网格空间中精度控制点误差测量 将机器人的 TCP 移动到 2.1 节中建立的空间网 格的各个顶点,用三坐标测量臂测量 TCP 的实际值, 并记录真实值和名义值 。 此时 , 保持机器人的 TCP 不动,控制机器人 TCP 坐标系绕其原点在极限范围 内转动多个角度,并用三坐标测量臂测量并记录真
第 42 卷第 8 期 2016 年 8 月
中国测试 CHINA MEASUREMENT & TEST
Vol.42 No.8 August， 2016 doi:10.11857/j.issn.1674-5124.2016.08.020
基于 PSO 优化神经网络和空间网格的 机器人位姿标定方法
王 一, 宋志伟, 王祎泽, 张湧涛
⌒
⌒ i i
图2
机器人工作空间网格划分图
人在零位时的 TCP 坐标系 T 相对于世界坐标系 S 的 初始位姿矩阵为 gst(0),改变位形以后的位姿变换矩 综上可得 6 自由度机器人的正向运动学方程:
动旋量ξ i、运动旋量坐标 ξi 及运动旋量的指数积 e ξ θ 。
2 空间网格的生成和误差测量
2.1
Robot calibration method based on spatial mesh and PSO optimal neural network
WANG Yi, SONG Zhiwei, WANG Yize, ZHANG Yongtao (College of Electrical Engineering,North China University of Science and Technology, Tangshan 063009,China) Abstract: A robot’s posture calibration method which separate the rotation and location of robot to separate calibrate is introduced. Uses spatial mesh precision to calibrate the robot’s position error, and applys PSO neural network to calibrate the robot’s rotation error. This paper use POE formula to establish the forward kinematics model of robot. A coordinate measuring machine has been used to measure the robot working space. Apply reflection method to set up spatial mesh. Position error of the robot has been calibrated by spatial mesh precision and the rotation error has been calibrated by neural network. The robot calibrate method in this paper is different from the generals. Advantage of this method is that it not only calibrates the position precision of the robot’s TCP but also improves the rotation precision of the robot’s TCP coordinate at the same time. This approach can further improve the robot’s TCP precision. The results of the experiment illustrate: the precision of robot’s position and rotation has been improved approximate a magnitude. Keywords: spatial mesh precision; PSO; robot calibration; neural network
指数积 (POE)公式法由 Park [7-9]首先提出 , 具有 以下优点 :1)POE 公式实现了对机器人转动关节和 移动关节的统一描述,具有通用性的优点;2)当相邻
建立基于 POE 公式的机器人正向运动学 模型
A5 -
+ +
-
A3 A4 + A1 + + A2
A6
-
z x y
-
系 S 建立的,并且使各个杆件坐标系的某一轴线与转 动轴线重合。 设 q i=(xi,yi,z i)(i=1,2,…,6)是旋转轴 上的一点;旋转轴为 ξi,与之对应的单位方向矢量为 ωi;绕该旋转轴旋转的机器人关节角度为 θi;设机器 阵为 gst(θ)。 由连杆参数 ωi 和 q i 计算出各连杆的运