为提高柔性关节机器人运动学参数辨识效果，首次将金豺狼优化算法(GJO)用于运动学参数辨识中，并针对GJO存在的不足，提出了高斯变异金豺狼优化算法(GMGJO)。GMGJO是在GJO的基础上，引入了高斯变异策略，增强了种群多样性和跳出局部最优能力，3个基准测试函数验证了GMGJO在寻优精度、寻优速度和寻优稳定性上比GJO更优。利用GMGJO进行了柔性关节机器人运动学参数辨识的仿真分析和实验验证，结果表明，GMGJO在收敛速度和辨识精度上较其余几种方法更具优势。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
