一种基于改进黑翅鸢算法的并联机器人运动学参数辨识法

本发明提出了一种基于改进黑翅鸢算法的并联机器人运动学参数辨识法。该方法通过建立正运动学误差模型，并结合改进的黑翅鸢算法与最小二乘法，提升了参数辨识的精度与稳定性。通过引入交替互补法和正余矢策略，进一步增强了改进黑翅鸢算法的局部优化和初始化能力。仿真和实验结果表明，该算法能够显著提高并联机器人运动学标定的精度，尤其在误差补偿方面表现优异，标定后机器人在x、y、z方向上的平均位置误差分别由0.3375mm、1.0602mm、1.4161mm降至0.0804mm、0.0597mm、0.0404mm，表明该方法具有较高的实际应用价值。