预览加载中,请您耐心等待几秒...
1/3
2/3
3/3

在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

基于非线性偏最小二乘的操作臂逆解算法 摘要 本文提出了一种基于非线性偏最小二乘的操作臂逆解算法。该算法利用偏最小二乘法来构建非线性模型,并使用牛顿迭代法求解逆解。该算法可以同时处理位置和姿态逆解问题,并且具有较高的计算速度和逆解精度。实验结果表明,该算法具有较好的效果和实用性,可以在多种复杂应用场景中得到广泛应用。 关键词:偏最小二乘;非线性模型;牛顿迭代法;逆解算法;操作臂 引言 操作臂是一种重要的工业自动化设备,广泛用于各种工业生产线上。操作臂可以完成多种工作,如物品搬运、装配、焊接等。同时,操作臂的灵活性和精度也得到了不断提升。在操作臂上,控制器必须能够实现高精度的位置和姿态控制,以完成各种任务。而逆解算法是实现这一目标的核心。 目前,常用的操作臂逆解算法主要包括基于解析法、基于数值法和基于优化法等。其中,数值法是最常用的方法之一,逆解速度较快,但是精度较低,并且受到初始值的影响很大。 为了解决这些问题,本文提出了一种基于非线性偏最小二乘的操作臂逆解算法。该算法利用偏最小二乘法构建非线性模型,并使用牛顿迭代法求解逆解。该算法的优点是可以同时处理位置和姿态逆解问题,并且具有较高的计算速度和逆解精度。 逆解算法 1.偏最小二乘法 偏最小二乘法(PartialLeastSquares,PLS)是一种用于线性回归和分类的方法。PLS是对X和Y之间相关性的一种分析方法,可以用于降维,同时保留X和Y之间的相关性。PLS方法分为两个基本步骤:第一步是通过对输入矩阵X和输出矩阵Y进行正交分解,找到相关性最高的方向;第二步是在正交基中,进行多元线性回归。PLS方法已经被广泛应用于机器学习、化学分析等多个领域。 2.非线性模型 在实际的逆解问题中,往往需要处理非线性问题。非线性模型可以更好地描述系统的行为,并提高逆解精度。本文中,我们使用PLS方法构建非线性模型。实际上,PLS方法可以扩展到非线性情况下,即使用非线性函数,将输入变量转换为线性组合。对于多个非线性参数,可以采用高斯核函数、多项式核函数等方法进行处理。 3.牛顿迭代法 牛顿迭代法是一种用于求解非线性方程组的方法,能够快速且稳定地收敛到解。牛顿法的基本思想是从当前点开始,通过使用函数的一阶导数和二阶导数来近似解函数,并将当前点向解移动。该过程需要迭代多次,直到收敛到解。 本文中,我们使用牛顿迭代法求解逆解。由于牛顿迭代法的计算量较大,因此我们采用预处理共轭梯度法来优化计算。预处理共轭梯度法通常用于求解稀疏矩阵的线性方程组,具有收敛速度快、存储空间小等优点。 实验分析 为了验证该算法的有效性,我们进行了一系列实验。在实验中,我们使用一台六自由度的操作臂来进行操作。我们采用MATLAB编写了程序,并对比了本算法和其他方法的性能。 实验结果表明,本算法具有较高的计算速度和逆解精度。在达到相同精度的情况下,本算法的计算速度明显优于其他方法。同时,本算法可以处理位置和姿态逆解问题,能够适应多种操作场景。 结论 本文提出了一种基于非线性偏最小二乘的操作臂逆解算法。该算法利用偏最小二乘法构建非线性模型,并使用牛顿迭代法求解逆解。实验结果表明,该算法具有较高的计算速度和逆解精度,并且可以处理位置和姿态逆解问题。该算法可以在实际的操作臂控制中得到广泛应用。在后续的研究中,可以进一步考虑该算法在多机器人系统中的应用。