基于解耦权重衰减的自适应矩界机器人标定算法
机器人学
2024-08-23 v1
摘要
在智能制造背景下，工业机器人发挥着关键作用。然而，长时间运行会导致其绝对定位精度下降，无法满足高精度要求。针对这一问题，本文提出了一种新颖的机器人标定算法，该算法结合了自适应矩估计和带解耦权重衰减的矩界算法（AdaModW），其思想包含三个方面：a) 采用自适应矩估计（Adam）算法以实现快速收敛；b) 在Adam算法中引入一个超参数来定义记忆长度，有效解决学习率异常的问题；c) 引入权重衰减系数以提高泛化能力。在HRS-JR型工业机器人上的大量实验表明，所提出的算法在机器人标定性能上显著优于现有最先进算法。因此，鉴于其可靠性，该算法为解决机器人标定问题提供了一种有效途径。
引用
@article{arxiv.2408.12087,
title = {Highly Accurate Robot Calibration Using Adaptive and Momental Bound with Decoupled Weight Decay},
author = {Tinghui Chen and Shuai Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.12087},
year = {2024}
}