科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
逆运动学问题是机械臂运动控制的基础，数值法因其较好的通用性而被广泛使用。然而，常规基于Levenberg-Marquardt(LM)迭代法的机械臂逆运动学数值解法存在收敛速度慢、易出现不收敛的问题，影响算法鲁棒性。为解决上述问题，提高算法收敛速度和收敛能力，在常规数值解法基础上提出了一种改进的机械臂逆运动学问题数值解法。创新将LM迭代法中每一迭代步的参数因子由当前迭代步对应的微分运动向量二范数确定，并额外设置步长因子以提高每一迭代步的迭代步长。基于6自由度串联机械臂的验证结果表明，相比于Matlab Robotics Toolbox中ikine函数的数值解法，提出方法的收敛能力提高了约1.8倍，收敛速度提高了7.9倍，有效弥补了常规的数值解法鲁棒性不足的缺点。
- 单位
