一种基于LM和ARO算法的机器人标定方法

本发明公开了一种LM和ARO算法的机器人标定方法，包括步骤S 1，使用MDH模型建立机器人运动学误差模型；步骤S2，获得采样点的机器人关节数据和激光跟踪仪测量数据；步骤S3，计算机器人末端点对应的两点距离值，通过两者的距离差值建立目标函数；步骤S4：使用LM‑ARO算法对步骤S3的目标函数进行参数迭代优化，获得满足最小化目标函数值的机器人运动学参数误差值。本发明解决了单独的LM算法高次项舍入误差，同时也克服了单独的ARO算法搜索范围大而造成的搜索速度慢、效率低的问题。不需要标准件的约束。同时标定成本低，可以有效地标定机器人运动学参数误差，显著提升机器人的精度水平。