17、基于误差相似性的机器人定位误差补偿与实验验证

基于误差相似性的机器人定位误差补偿与实验验证

在机器人的应用中，定位误差补偿是提高机器人精度的关键技术。本文将介绍基于误差相似性的定位误差补偿方法，包括NSGA - II算法优化采样点以及相关的实验验证。

1. NSGA - II算法的改进：拥挤度替代共享小生境技术

NSGA - II算法的一个改进是使用拥挤度来替代共享小生境技术。拥挤度是种群中每个个体的一个指标，它指的是某个个体相邻区域内包含的其他个体的密度。可以直观地将拥挤度理解为围绕个体n的最大矩形的长度，该矩形仅包含个体n本身，用nd表示，如图4.18所示。拥挤度的计算不需要手动指定任何参数，与共享小生境技术相比，它具有更多的工程应用价值。

2. 基于NSGA - II的机器人最优采样点多目标优化

采样点优化方法主要有实验法和理论法两种。
- 实验法 ：测量不同采样点可实现的机器人定位精度，然后通过统计分析确定最优采样点的数量、位置和步长。优点是直接从测量数据中获得最优样本，可靠性高；缺点是统计分析需要大量测量数据，导致优化前的采样工作量巨大，偏离了采样规划的初衷。
- 理论法 ：在实际采样前，根据一定标准通过分析和计算确定最优采样点的数量和位置。该方法能在采样前确定最优样本，比实验法更具工程应用潜力，但现有的计算标准主要基于机器人运动学参数的可观测性指标，仅适用于基于参数校准的机器人误差补偿方法，有一定局限性。

为了综合两种方法的优点，提出了基于NSGA - II的机器人最优采样点多目标优化方法，其基本思想如下：
1. 通过测量机器人工作空间中的少量定位误差，对机器人进行