TY -的A2 -刘,小平王盟——,渝AU - Chen Zhangwei盟,祖茂堂红飞盟——张,香非盟-毛,Chentao AU -王,植绒PY - 2020 DA - 2020/01/16 TI -改善重负载机器人定位精度相结合的基于模型的识别几何参数和优化神经网络补偿Nongeometric错误SP - 5896813六世- 2020 AB -一个机器人的定位精度是在先进机械制造系统具有重要意义。本文提出了一种新颖的标定方法为提高机器人定位精度。首先,几何参数识别的基础上的产品指数(坡)公式。减速比和耦合比的错误识别在同一时间。然后,关节刚度识别是由末端执行器添加一个负载。最后,剩余错误造成nongeometric参数补偿由多层感知器神经网络(MLPNN)基于甲虫群优化算法。校准是实现SIASUN SR210D机器人机械手。结果表明,该方法具有更好的性能更快收敛性和更高的精度。SN - 1076 - 2787你——https://doi.org/10.1155/2020/5896813——10.1155 / 2020/5896813 JF - PB - Hindawi KW - ER -复杂性