8、工业机器人误差建模与定位误差补偿

工业机器人误差建模与定位误差补偿

在工业机器人的应用中,机器人的定位精度至关重要。本文将围绕机器人的误差建模以及定位误差补偿展开讨论,介绍相关的理论和方法。

1. 误差建模

误差建模是后续误差补偿的基础,通过对机器人的运动学参数进行分析,建立定位误差与运动学参数误差之间的数学关系。

1.1 相关公式

在误差建模中,有以下重要公式:
- (^{i}\mathbf{d} {i + 1}=\mathbf{m} {1i}\Delta d_{i}+\mathbf{m} {2i}\Delta a {i}+\mathbf{m} {3i}\Delta\alpha {i}+\mathbf{m} {4i}\Delta\beta {i})
- (^{i}\boldsymbol{\delta} {i + 1}=\mathbf{m} {1i}\Delta\theta_{i}+\mathbf{m} {2i}\Delta\alpha {i}+\mathbf{m} {5i}\Delta\beta {i})

对于一个(n)自由度的机器人操作臂,其末端执行器相对于基座的坐标变换为:
(^{0}\mathbf{T} {n}+d^{0}\mathbf{T} {n}=\prod_{i = 0}^{n - 1}(^{i}\mathbf{T} {i + 1}+d^{i}\mathbf{T} {i + 1}))

展开并忽略高阶微分项后可得:

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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